在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。
- 最大的好处是大大提高了代码的可维护性。
- 编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候，也经常引用其他模块，包括Python内置的模块和来自第三方的模块。
- 使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，因此，我们自己在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突。但是也要注意，尽量不要与内置函数名字冲突。点这里查看Python的所有内置函数。
- 你也许还想到，如果不同的人编写的模块名相同怎么办？为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。举个例子，一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块，一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块。现在，假设我们的abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了，于是我们可以通过包来组织模块，避免冲突。方法是选择一个顶层包名，比如mycompany，按照如下目录存放：
引入了包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那所有模块都不会与别人冲突。现在，abc.py模块的名字就变成了mycompany.abc，类似的，xyz.py的模块名变成了mycompany.xyz。 请注意，每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。init.py可以是空文件，也可以有Python代码，因为__init__.py本身就是一个模块，而它的模块名就是mycompany。 类似的，可以有多级目录，组成多级层次的包结构。比如如下的目录结构：
文件www.py的模块名就是mycompany.web.www，两个文件utils.py的模块名分别是mycompany.utils和mycompany.web.utils。
mycompany.web也是一个模块，请指出该模块对应的.py文件。
2.1 学习模块的基本原理
2.2 掌握模块的代码
Python本身就内置了很多非常有用的模块，只要安装完毕，这些模块就可以立刻使用。 我们以内建的sys模块为例，编写一个hello的模块：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
' a test module '
__author__ = 'Michael Liao'
import sys
def test():
args = sys.argv
if len(args)==1:
print 'Hello, world!'
elif len(args)==2:
print 'Hello, %s!' % args[1]
else:
print 'Too many arguments!'
if __name__=='__main__':
test()
第1行和第2行是标准注释，第1行注释可以让这个hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上运行，第2行注释表示.py文件本身使用标准UTF-8编码；
第4行是一个字符串，表示模块的文档注释，任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释；
第6行使用__author__变量把作者写进去，这样当你公开源代码后别人就可以瞻仰你的大名；
以上就是Python模块的标准文件模板，当然也可以全部删掉不写，但是，按标准办事肯定没错。
后面开始就是真正的代码部分。
你可能注意到了，使用sys模块的第一步，就是导入该模块：
import sys
导入sys模块后，我们就有了变量sys指向该模块，利用sys这个变量，就可以访问sys模块的所有功能。
sys模块有一个argv变量，用list存储了命令行的所有参数。argv至少有一个元素，因为第一个参数永远是该.py文件的名称，例如：
运行python hello.py获得的sys.argv就是['hello.py']；
运行python hello.py Michael获得的sys.argv就是['hello.py', 'Michael]。
最后，注意到这两行代码：
if __name__=='__main__':
test()
当我们在命令行运行hello模块文件时，Python解释器把一个特殊变量__name__置为__main__，而如果在其他地方导入该hello模块时，if判断将失败，因此，这种if测试可以让一个模块通过命令行运行时执行一些额外的代码，最常见的就是运行测试。
我们可以用命令行运行hello.py看看效果：
$ python hello.py
Hello, world!
$ python hello.py Michael
Hello, Michael!
如果启动Python交互环境，再导入hello模块：
$ python
Python 2.7.5 (default, Aug 25 2013, 00:04:04)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 5.0 (clang-500.0.68)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import hello
>>>
导入时，没有打印Hello, word!，因为没有执行test()函数。
调用hello.test()时，才能打印出Hello, word!：
>>> hello.test()
Hello, world!
别名
导入模块时，还可以使用别名，这样，可以在运行时根据当前环境选择最合适的模块。比如Python标准库一般会提供StringIO和cStringIO两个库，这两个库的接口和功能是一样的，但是cStringIO是C写的，速度更快，所以，你会经常看到这样的写法：
try:
import cStringIO as StringIO
except ImportError: # 导入失败会捕获到ImportError
import StringIO
这样就可以优先导入cStringIO。如果有些平台不提供cStringIO，还可以降级使用StringIO。导入cStringIO时，用import ... as ...指定了别名StringIO，因此，后续代码引用StringIO即可正常工作。
还有类似simplejson这样的库，在Python 2.6之前是独立的第三方库，从2.6开始内置，所以，会有这样的写法：
try:
import json # python >= 2.6
except ImportError:
import simplejson as json # python <= 2.5
由于Python是动态语言，函数签名一致接口就一样，因此，无论导入哪个模块后续代码都能正常工作。
作用域
在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量我们希望给别人使用，有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中，是通过_前缀来实现的。
正常的函数和变量名是公开的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；
类似**xxx这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的author，name就是特殊变量，hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量doc**访问，我们自己的变量一般不要用这种变量名；
类似**_xxx和__xxx**这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用，比如_abc，__abc等；
之所以我们说，private函数和变量“不应该”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量，但是，从编程习惯上不应该引用private函数或变量。
private函数或变量不应该被别人引用，那它们有什么用呢？请看例子：
def _private_1(name):
return 'Hello, %s' % name
def _private_2(name):
return 'Hi, %s' % name
def greeting(name):
if len(name) > 3:
return _private_1(name)
else:
return _private_2(name)
我们在模块里公开greeting()函数，而把内部逻辑用private函数隐藏起来了，这样，调用greeting()函数不用关心内部的private函数细节，这也是一种非常有用的代码封装和抽象的方法，即：
外部不需要引用的函数全部定义成private，只有外部需要引用的函数才定义为public。
安装第三方模块
在Python中，安装第三方模块，是通过setuptools这个工具完成的。Python有两个封装了setuptools的包管理工具：easy_install和pip。目前官方推荐使用pip。
如果你正在使用Mac或Linux，安装pip本身这个步骤就可以跳过了。
如果你正在使用Windows，请参考安装Python一节的内容，确保安装时勾选了pip和Add python.exe to Path。
在命令提示符窗口下尝试运行pip，如果Windows提示未找到命令，可以重新运行安装程序添加pip。
现在，让我们来安装一个第三方库——Python Imaging Library，这是Python下非常强大的处理图像的工具库。一般来说，第三方库都会在Python官方的pypi.python.org网站注册，要安装一个第三方库，必须先知道该库的名称，可以在官网或者pypi上搜索，比如Python Imaging Library的名称叫PIL，因此，安装Python Imaging Library的命令就是：
pip install PIL
耐心等待下载并安装后，就可以使用PIL了。
有了PIL，处理图片易如反掌。随便找个图片生成缩略图：
>>> import Image
>>> im = Image.open('test.png')
>>> print im.format, im.size, im.mode
PNG (400, 300) RGB
>>> im.thumbnail((200, 100))
>>> im.save('thumb.jpg', 'JPEG')
其他常用的第三方库还有MySQL的驱动：MySQL-python，用于科学计算的NumPy库：numpy，用于生成文本的模板工具Jinja2，等等。
模块搜索路径
当我们试图加载一个模块时，Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件，如果找不到，就会报错：
>>> import mymodule
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named mymodule
默认情况下，Python解释器会搜索当前目录、所有已安装的内置模块和第三方模块，搜索路径存放在sys模块的path变量中：
>>> import sys
>>> sys.path
['', '/Library/Python/2.7/site-packages/pycrypto-2.6.1-py2.7-macosx-10.9-intel.egg', '/Library/Python/2.7/site-packages/PIL-1.1.7-py2.7-macosx-10.9-intel.egg', ...]
如果我们要添加自己的搜索目录，有两种方法：
一是直接修改sys.path，添加要搜索的目录：
>>> import sys
>>> sys.path.append('/Users/michael/my_py_scripts')
这种方法是在运行时修改，运行结束后失效。
第二种方法是设置环境变量PYTHONPATH，该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加你自己的搜索路径，Python自己本身的搜索路径不受影响
Python的每个新版本都会增加一些新的功能，或者对原来的功能作一些改动。有些改动是不兼容旧版本的，也就是在当前版本运行正常的代码，到下一个版本运行就可能不正常了。
从Python 2.7到Python 3.x就有不兼容的一些改动，比如2.x里的字符串用'xxx'表示str，Unicode字符串用u'xxx'表示unicode，而在3.x中，所有字符串都被视为unicode，因此，写u'xxx'和'xxx'是完全一致的，而在2.x中以'xxx'表示的str就必须写成b'xxx'，以此表示“二进制字符串”。
要直接把代码升级到3.x是比较冒进的，因为有大量的改动需要测试。相反，可以在2.7版本中先在一部分代码中测试一些3.x的特性，如果没有问题，再移植到3.x不迟。
Python提供了**future**模块，把下一个新版本的特性导入到当前版本，于是我们就可以在当前版本中测试一些新版本的特性。举例说明如下：
为了适应Python 3.x的新的字符串的表示方法，在2.7版本的代码中，可以通过unicode_literals来使用Python 3.x的新的语法：
# still running on Python 2.7
from __future__ import unicode_literals
print '\'xxx\' is unicode?', isinstance('xxx', unicode)
print 'u\'xxx\' is unicode?', isinstance(u'xxx', unicode)
print '\'xxx\' is str?', isinstance('xxx', str)
print 'b\'xxx\' is str?', isinstance(b'xxx', str)
注意到上面的代码仍然在Python 2.7下运行，但结果显示去掉前缀u的'a string'仍是一个unicode，而加上前缀b的b'a string'才变成了str：
$ python task.py
'xxx' is unicode? True
u'xxx' is unicode? True
'xxx' is str? False
b'xxx' is str? True
类似的情况还有除法运算。在Python 2.x中，对于除法有两种情况，如果是整数相除，结果仍是整数，余数会被扔掉，这种除法叫“地板除”：
>>> 10 / 3
3
要做精确除法，必须把其中一个数变成浮点数：
>>> 10.0 / 3
3.3333333333333335
而在Python 3.x中，所有的除法都是精确除法，地板除用//表示：’
$ python3
Python 3.3.2 (default, Jan 22 2014, 09:54:40)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 5.0 (clang-500.2.79)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 10 / 3
3.3333333333333335
>>> 10 // 3
3
如果你想在Python 2.7的代码中直接使用Python 3.x的除法，可以通过__future__模块的division实现：
from __future__ import division
print '10 / 3 =', 10 / 3
print '10.0 / 3 =', 10.0 / 3
print '10 // 3 =', 10 // 3
结果如下：
10 / 3 = 3.33333333333
10.0 / 3 = 3.33333333333
10 // 3 = 3
小结
由于Python是由社区推动的开源并且免费的开发语言，不受商业公司控制，因此，Python的改进往往比较激进，不兼容的情况时有发生。Python为了确保你能顺利过渡到新版本，特别提供了__future__模块，让你在旧的版本中试验新版本的一些特性。
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