什么是对象

对象是内存中专门用来存储数据的一块区域。对象中可以存放各种数据（比如：数字、布尔值、代码）对象由三部分组成：

  1. 对象的标识（id）
  2. 对象的类型（type）
  3. 对象的值（value）

Python是一门面向对象的编程语言 , 所谓的面向对象的语言，简单理解就是语言中的所有操作都是通过对象来进行的 , 面向对象的编程语言，关注的是对象，而不关注过程 , 对于面向对象的语言来说，一切都是对象 . 面向对象的编程思想，将所有的功能统一保存到对应的对象中 , 这种方式编写的代码，比较容易阅读，并且比较易于维护，容易复用。但是这种方式编写，不太符合常规的思维，编写起来稍微麻烦一点 .

类(class)

我们目前所学习的对象都是Python内置的对象 , 但是内置对象并不能满足所有的需求，所以我们在开发中经常需要自定义一些对象 , 类，简单理解它就相当于一个图纸。在程序中我们需要根据类来创建对象 , 类就是对象的图纸！我们也称对象是类的实例（instance）, 如果多个对象是通过一个类创建的，我们称这些对象是一类对象 , 像int() float() bool() str() list() dict() . . . 这些都是类 . a = int(10) #创建一个int类的实例 , 该操作 等价于 a = 10 . 我们自定义的类都需要使用大写字母开头，使用大驼峰命名法（帕斯卡命名法）来对类命名 .

定义一个简单的类 , 使用class关键字来定义类，语法和函数很像！

class 类名([父类名]):

​ 代码块

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class MyClass():
    pass
# 类也是一个对象！
# 类就是一个用来创建对象的对象！
# 类是type类型的对象，定义类实际上就是定义了一个type类型的对象
print(MyClass ,id(MyClass), type(MyClass)) 
# <class '__main__.MyClass'> 2685505326848 <class 'type'>

使用类来创建对象，就像调用一个函数一样 . 使用MyClass创建一个对象 :

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mc = MyClass() # mc就是通过MyClass创建的对象，mc是MyClass的实例
mc_2 = MyClass()
mc_3 = MyClass()
mc_4 = MyClass()
print(mc,type(mc)) # <__main__.MyClass object at 0x000001D92E643910> <class '__main__.MyClass'>
# mc mc_2 mc_3 mc_4 都是MyClass的实例，他们都是一类对象
# isinstance()用来检查一个对象是否是一个类的实例
r1 = isinstance(mc,MyClass)
r2 = isinstance(mc_2,str)
print(r1,r2)
# True False

现在我们通过MyClass这个类创建的对象都是一个空对象 , 也就是对象中实际上什么都没有，就相当于是一个空的盒子, 可以向对象中添加变量，对象中的变量称为属性 . 语法：对象.属性名 = 属性值

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mc.name = '孙悟空'
mc_2.name = '猪八戒'

print(mc_2.name) # 猪八戒

接下来尝试定义一个有意义的类 , 定义一个表示人的类 :

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class Person():
    name = 'swk' # 公共属性，所有实例都可以访问
    # 在类中也可以定义函数，类中的定义的函数，我们称为方法
    # 这些方法可以通过该类的所有实例来访问
    def say_hello(self):
        print(f"你好! 我是{self.name}")

        
p1 = Person()
p2 = Person()
print(p2.name) # swk

# 调用方法，对象.方法名()
# 方法调用和函数调用的区别
# 如果是函数调用，则调用时传几个参数，就会有几个实参
# 但是如果是方法调用，默认传递一个参数，这个参数就是对象本身 , 所以方法中至少要定义一个形参 , 习惯上第一个形参定义为self.

# 修改对象的name属性
p1.name = '猪八戒'
p2.name = '沙和尚'
p1.say_hello() # '你好！我是 猪八戒'
p2.say_hello() # '你好！我是 沙和尚'

del p2.name # 删除p2的name属性
print(p1.name) # 猪八戒
print(p2.name) # swk
p2.say_hello() # 你好! 我是swk

对象在寻找属性时 , 会优先在对象中寻找该属性, 如果找不到, 会去定义它的类对象中继续寻找 , 所以最后一行的say_hello()方法会返回swk的值.

对象的初始化

在类中可以定义一些特殊方法（魔术方法）, 特殊方法都是以__开头，__结尾的方法 , 特殊方法不需要我们自己调用，不要尝试去调用特殊方法 , 特殊方法将会在特殊的时刻自动调用 . 学习特殊方法要学习特殊方法什么时候调用 , 特殊方法有什么作用 .

首先介绍__init__特殊方法, 该方法在创建对象时自动执行 , 比如p1=Person()的执行过程:

  1. 创建一个变量
  2. 在内存中创建一个新对象
  3. __init__(self)方法执行
  4. 将对象的id赋值给变量

init会在对象创建以后离开执行 , init可以用来向新创建的对象中初始化属性 , 调用类创建对象时，类后边的所有参数都会依次传递到init()中 . 目前来讲，对于Person类来说name是必须的，并且每一个对象中的name属性基本上都是不同 , 而我们现在是将name属性在定义为对象以后，手动添加到对象中，这种方式很容易出现错误 , 我们希望，在创建对象时，必须设置name属性，如果不设置对象将无法创建 , 并且属性的创建应该是自动完成的，而不是在创建对象以后手动完成 . 于是 , 可以使用__init__特殊方法来实现上述功能.

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class Person :
	def __init__(self,name):
    # print(self)
    # 通过self向新建的对象中初始化属性
        self.name = name
    def say_hello(self):
        print('大家好，我是%s'%self.name)
        
p1 = Person('孙悟空') # 在创建对象时传入必要参数作为必要属性的属性值
p2 = Person('猪八戒')
p3 = Person('沙和尚')
p4 = Person('唐僧')

print(p1.name) # 孙悟空
print(p2.name) # 猪八戒
print(p3.name) # 沙和尚
print(p4.name) # 唐僧

p4.say_hello() # 大家好，我是唐僧

于是, 类的基本机构可以写为:

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class 类名([父类]) :

    公共的属性... 

    # 对象的初始化方法
    def __init__(self,...):
        ...

    # 其他的方法    
    def method_1(self,...):
        ...

    def method_2(self,...):
        ...

    ...

封装

封装是面向对象的三大特性之一 , 封装指的是隐藏对象中一些不希望被外部所访问到的属性或方法 , 如何隐藏一个对象中的属性？将对象的属性名，修改为一个外部不知道的名字 . 如何获取（修改）对象中的属性？需要提供一个getter和setter方法使外部可以访问到属性 , getter 获取对象中的指定属性（get_属性名）setter 用来设置对象的指定属性（set_属性名）.

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class Dog:
    '''
        表示狗的类
    '''
    def __init__(self , name , age):
        self.hidden_name = name
        self.hidden_age = age

    def say_hello(self):
        print('大家好，我是 %s'%self.hidden_name) 

    def get_name(self):
        '''
            get_name()用来获取对象的name属性
        '''    
        # print('用户读取了属性')
        return self.hidden_name

    def set_name(self , name):
        # print('用户修改了属性')
        self.hidden_name = name

    def get_age(self):
        return self.hidden_age

    def set_age(self , age):
        if age > 0 :
            self.hidden_age = age 
            
d = Dog('旺财',8)
# print(d.name) # 使用d.name 访问不到名字属性 , 因为该属性的名字不是name
print(d.hidden_name) # 旺财 
# 如果知道代码中属性的名称 , 依然可以通过这种方式直接访问和修改 , 因此 , 换属性名的封装方式一种防君子不防小人的方法.
d.set_name('小黑')
# d.set_age(-10) # 由于我们对属性进行了封装 , 封装过程中可以对setter方法加入逻辑判断 , 对不合法的数值不允许赋值 , 增加了程序的健壮性
print(d.get_age()) # 8

Python中对于想要隐藏的属性可以使用__开头 , 双下划线开头的属性，是对象的隐藏属性，隐藏属性只能在类的内部访问，无法通过对象访问 .

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class Person:
    def __init__(self,name):
        self.__name = name

    def get_name(self):
        return self.__name

    def set_name(self , name):
        self.__name = name    
p = Person("孙悟空")
print(p.get_name()) # 孙悟空
# print(p.__name) # AttributeError: 'Person' object has no attribute '__name'

# 但是 , 使用__开头的属性 , Python只不过是给他起了个别名而已 , 并不是完全真正的隐藏
p._Person__name = '猪八戒'
print(p.get_name()) # 猪八戒
print(p._Person__name) # 猪八戒
# 也就是说这种方式本质上和我们自己为属性起一个别名是一样的, 只要知道属性真实的名字, 依然是可以直接访问的. 访问方式为: _类名__属性名

因此 , 使用__开头的属性，实际上依然可以在外部访问，所以这种方式我们一般不用 . 在实际开发中 , 一般我们会将一些私有属性（不希望被外部访问的属性）以_开头 , 一般情况下，使用_开头的属性都是私有属性，没有特殊需要不要修改私有属性 .

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class Person:
    def __init__(self,name):
        self._name = name

    def get_name(self):
        return self._name

    def set_name(self , name):
        self._name = name   

p = Person('孙悟空')

print(p._name) # 孙悟空

在对属性进行封装后 , 每次设置属性值 和获取属性值的过程都变成了通过方法进行 , 比直接通过对象.属性的方式调用和修改要麻烦一些. 为了简便 , python中为setter方法可getter 方提供了装饰器 , 定义方法时使用装饰器 , 即可实现像是直接调用属性一样去调用方法.

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class Person:
    def __init__(self,name,age):
        self._name = name
        self._age = age

    # property装饰器，用来将一个get方法，转换为对象的属性
    # 添加为property装饰器以后，我们就可以像调用属性一样使用get方法
    # 使用property装饰的方法，必须和属性名是一样的
    @property    
    def name(self):
        print('get方法执行了~~~')
        return self._name

    # setter方法的装饰器：@属性名.setter
    @name.setter    
    def name(self , name):
        print('setter方法调用了')
        self._name = name        

    @property
    def age(self):
        return self._age

    @age.setter    
    def age(self , age):
        self._age = age   

        

p = Person('猪八戒',18)

p.name = '孙悟空' # setter方法调用了
p.age = 28

print(p.name,p.age)
# get方法执行了~~~
# 孙悟空 28

继承

有一个类，能够实现我们需要的大部分功能，但是不能实现全部功能 , 如何能让这个类来实现全部的功能呢？

  1. 直接修改这个类，在这个类中添加我们需要的功能
    • 但是 , 修改起来会比较麻烦，并且会违反OCP原则
  2. 直接创建一个新的类
    • 但是 , 创建一个新的类比较麻烦，并且需要大量的进行复制粘贴，会出现大量的重复性代码
  3. 直接从该类中来继承它的属性和方法

继承是面向对象三大特性之一 , 通过继承我们可以使一个类获取到其他类中的属性和方法 , 在定义类时，可以在类名后的括号中指定当前类的父类（超类、基类、super）, 子类（衍生类）可以直接继承父类中的所有的属性和方法 . 通过继承可以直接让子类获取到父类的方法或属性，避免编写重复性的代码，并且也符合OCP原则 . 所以我们经常需要通过继承来对一个类进行扩展 .

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# 定义一个类 Animal（动物）
#   这个类中需要两个方法：run() sleep() 
class Animal:
    def run(self):
        print('动物会跑~~~')

    def sleep(self):
        print('动物睡觉~~~')

        
class Dog(Animal):
    def bark(self):
        print('汪汪汪~~~') 
d = Dog()
print(isinstance(d,Dog)) # True
print(isinstance(d,Animal)) # True
# 可以通过对象调用父类中的方法
d.run() # 动物会跑~~~
d.sleep() # 动物睡觉~~~
d.bark() # 汪汪汪~~~

在创建类时，如果省略了父类，则默认父类为object , object是所有类的父类，所有类都继承自object .

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# issubclass() 检查一个类是否是另一个类的子类
class Person(object):
    pass
print(issubclass(Animal , Dog)) # False
print(issubclass(Animal , object)) # True
print(issubclass(Person , object)) # True

如果在子类中如果有和父类同名的方法，则通过子类实例去调用方法时，会调用子类的方法而不是父类的方法，这个特点我们成为叫做方法的重写（覆盖，override）.

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# 定义一个类 Animal（动物）
#   这个类中需要两个方法：run() sleep() 
class Animal:
    def run(self):
        print('动物会跑~~~')

    def sleep(self):
        print('动物睡觉~~~')


class Dog(Animal):
    def bark(self):
        print('汪汪汪~~~') 

    def run(self):
        print('狗跑~~~~')  
d = Dog()
d.run() # 狗跑~~~~

当我们调用一个对象的方法时，会优先去当前对象中寻找是否具有该方法，如果有则直接调用 , 如果没有，则去当前对象的父类中寻找，如果父类中有则直接调用父类中的方法，如果没有，则去父类的父类中寻找，以此类推，直到找到object，如果依然没有找到，则报错 .

父类中的所有方法都会被子类继承，包括特殊方法，也可以重写特殊方法 .

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class Animal:
    def __init__(self,name):
        self._name = name

    def run(self):
        print('动物会跑~~~')

    def sleep(self):
        print('动物睡觉~~~')

    @property
    def name(self):
        return self._name

    @name.setter    
    def name(self,name):
        self._name = name

class Dog(Animal):

    def __init__(self,name,age):
        # 希望可以直接调用父类的__init__来初始化父类中定义的属性
        # super() 可以用来获取当前类的父类，
        # 并且通过super()返回对象调用父类方法时，不需要传递self
        super().__init__(name)
        self._age = age

    def bark(self):
        print('汪汪汪~~~') 

    def run(self):
        print('狗跑~~~~')   

    @property
    def age(self):
        return self._age

    @age.setter    
    def age(self,age):
        self._age = name  

d = Dog('旺财',18) 

print(d.name) # 旺财       
print(d.age)  # 18

在Python中是支持多重继承的，也就是我们可以为一个类同时指定多个父类 , 可以在类名的()后边添加多个类，来实现多重继承 , 多重继承，会使子类同时拥有多个父类，并且会获取到所有父类中的方法 , 在开发中没有特殊的情况，应该尽量避免使用多重继承，因为多重继承会让我们的代码过于复杂 .

如果多个父类中有同名的方法，则会先在第一个父类中寻找，然后找第二个，然后找第三个 . . .

前边父类的方法会覆盖后边父类的方法 .

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class A(object):
    def test(self):
        print('AAA')

class B(object):
    def test(self):
        print('B中的test()方法~~')

    def test2(self):
        print('BBB') 
class C(A,B):
    def test2(self):
        print('CCC')

# 类名.__bases__ 这个属性可以用来获取当前类的所有父类    
print(B.__bases__) # (<class 'object'>,)
print(C.__bases__) # (<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>)

c = C()
c.test() # AAA

class D(C,B):
    pass
print(D.__bases__) # (<class '__main__.C'>, <class '__main__.B'>)
d = D()
d.test2() # CCC

多态

多态是面向对象的三大特征之一 , 多态从字面上理解是多种形态 , 狗（狼狗、藏獒、哈士奇 . . . ）, 一个对象可以以不同的形态去呈现 .

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# 定义两个类
class A:
    def __init__(self,name):
        self._name = name

    @property
    def name(self):
        return self._name
        
    @name.setter
    def name(self,name):
        self._name = name   

class B:
    def __init__(self,name):
        self._name = name

    @property
    def name(self):
        return self._name
        
    @name.setter
    def name(self,name):
        self._name = name   

class C:
    pass


a = A('孙悟空')
b = B('猪八戒')
c = C()
# 定义一个函数
# 对于say_hello()这个函数来说，只要对象中含有name属性，它就可以作为参数传递
#   这个函数并不会考虑对象的类型，只要有name属性即可
def say_hello(obj):
    print('你好 %s'%obj.name)

# 在say_hello_2中我们做了一个类型检查，也就是只有obj是A类型的对象时，才可以正常使用，
# 其他类型的对象都无法使用该函数，这个函数就违反了多态
# 违反了多态的函数，只适用于一种类型的对象，无法处理其他类型对象，这样导致函数的适应性非常的差
# 注意，向isinstance()这种函数，在开发中一般是不会使用的！
def say_hello_2(obj):
    # 做类型检查
    if isinstance(obj , A):
        print('你好 %s'%obj.name)   

say_hello(b)    # 你好 猪八戒
say_hello_2(b)  # 无任何输出

len()之所以一个对象能通过len()来获取长度，是因为对象中具有一个特殊方法__len__.

换句话说，只要对象中具有__len__特殊方法，就可以通过len()来获取它的长度.

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l = [1,2,3]
s = 'hello'
# 列表对象和字符串对象中都包含__len__方法 , 因此能够通过len()函数来获取他们的长度
print(len(l)) # 3
print(len(s)) # 5

# 在我们的自定义类中也可以实现__len__方法 , 这样就可以len()函数来对我们的对象进行操作.
class B:
    def __init__(self,name):
        self._name = name

    def __len__(self):
        return 10

    @property
    def name(self):
        return self._name
        
    @name.setter
    def name(self,name):
        self._name = name   

class C:
    pass

b = B('猪八戒')
c = C()
print(len(b)) # 10
# print(len(c)) TypeError: object of type 'C' has no len()

面向对象的三大特征：

  1. 封装 : 确保对象中的数据安全
  2. 继承 : 保证了对象的可扩展性
  3. 多态 : 保证了程序的灵活性

类中的属性和方法

直接在类中定义的属性是类属性 , 类属性可以通过类或类的实例访问到 , 但是类属性只能通过类对象来修改，无法通过实例对象修改 .

通过实例对象添加的属性属于实例属性 , 实例属性只能通过实例对象来访问和修改，类对象无法访问修改 .

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class A(object):
    # 类属性 count
    count = 0
    def __init__(self):
        # 实例属性name
        self.name = '孙悟空'

a = A()
print(a.count) # 0
A.count= 100 # 通过类对象修改
a.count = 10 # 此操作并不是修改类属性 count , 而是在实例a中创建了一个新的属性count 此语句不会报错
print(a.count) # 10
print(A.count) # 100
A.name = '猪八戒' # 同理, 此语句是在类中增加了一个类属性name
print(a.name) # 孙悟空
print(A.name) # 猪八戒

在类内部使用 @classmethod 来修饰的方法属于类方法 , 类方法的第一个参数是cls，也会被自动传递，cls就是当前的类对象 .

在类中定义，以self为第一个参数的方法都是实例方法 , 实例方法在调用时，Python会将调用对象作为self传入 , 实例方法可以通过实例和类去调用 , 当通过实例调用时，会自动将当前调用对象作为self传入 ; 当通过类调用时，不会自动传递self，此时我们必须手动传递self .

类方法和实例方法的区别，实例方法的第一个参数是self，而类方法的第一个参数是cls . 类方法可以通过类去调用，也可以通过实例调用，没有区别 .

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class A(object):
    count = 0
    def test(self):
        print('这是test方法~~~ ' , self)  
    @classmethod
    def test_2(cls):
        print('这是test_2方法，他是一个类方法~~~ ',cls)
        print(cls.count)

a = A()
# 通过类对象调用实例方法 , 需要手动传递self参数
A.test(a) # 这是test方法~~~  <__main__.A object at 0x0000023786AA4A30>
# A.test(a)和 a.test 等价
a.test() # 这是test方法~~~  <__main__.A object at 0x000002AFD03D4A30>

# 通过类调用类方法 , 参数会自动传递
A.test_2() 
# 这是test_2方法，他是一个类方法~~~  <class '__main__.A'>
# 0

# 也可以通过实例调用类方法 , cls也会被自动传递
a.test_2() 
# 这是test_2方法，他是一个类方法~~~  <class '__main__.A'>
# 0

在类中使用 @staticmethod 来修饰的方法属于静态方法 , 静态方法不需要指定任何的默认参数，静态方法可以通过类和实例去调用 , 静态方法，基本上是一个和当前类无关的方法，它只是一个保存到当前类中的函数 , 静态方法一般都是一些工具方法，和当前类无关 .

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class A(object):
    @staticmethod
    def test_3():
        print('test_3执行了~~~')

a = A()
A.test_3() # test_3执行了~~~
a.test_3() # test_3执行了~~~

垃圾回收

就像我们生活中会产生垃圾一样，程序在运行过程当中也会产生垃圾 , 程序运行过程中产生的垃圾会影响到程序的运行的运行性能，所以这些垃圾必须被及时清理 . 在程序中没有被引用的对象就是垃圾，这种垃圾对象过多以后会影响到程序的运行的性能 , 所以我们必须进行及时的垃圾回收，所谓的垃圾回收就是讲垃圾对象从内存中删除 . 在Python中有自动的垃圾回收机制，它会自动将这些没有被引用的对象删除，所以我们不用手动处理垃圾回收 .

实际上 , 在对象垃圾被回收前 回调用__del__特殊方法.

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class A:
    def __init__(self):
        self.name = 'A类'

    # del是一个特殊方法，它会在对象被垃圾回收前调用
    def __del__(self):
        print('A()对象被删除了~~~',self)

a = A() # 创建一个A类的实例
a = 5 # 此时,刚刚创建的对象没有被任何变量引用 系统会回收该对象
input("回车键退出 . . .")

上述代码的执行结果:

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A()对象被删除了~~~ <__main__.A object at 0x0000025D1F253910>
回车键退出 . . .

特殊方法

特殊方法，也称为魔术方法 , 特殊方法都是使用__开头和结尾的 , 特殊方法一般不需要我们手动调用，需要在一些特殊情况下自动执行 , 前面异界介绍过一些特殊方法 , 这里集中介绍几种特殊方法 .

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class Person(object):
    """人类"""
    def __init__(self, name , age):
        self.name = name
        self.age = age

    # __str__（）这个特殊方法会在尝试将对象转换为字符串的时候调用
    # 它的作用可以用来指定对象转换为字符串的结果  （print函数）  
    def __str__(self):
        return 'Person [name=%s , age=%d]'%(self.name,self.age)        

    # __repr__()这个特殊方法会在对当前对象使用repr()函数时调用
    # 它的作用是指定对象在 ‘交互模式’中直接输出的效果    
    def __repr__(self):
        return 'Hello'   
        # object.__bool__(self)
    # 可以通过bool来指定对象转换为布尔值的情况
    def __bool__(self):
        return self.age > 17
    
    # __gt__会在对象做大于比较的时候调用，该方法的返回值将会作为比较的结果
    # 他需要两个参数，一个self表示当前对象，other表示和当前对象比较的对象
    # self > other
    def __gt__(self , other):
        return self.age > other.age

p1 = Person('孙悟空',18)
p2 = Person('猪八戒',28)

# 当我们打印一个对象时，实际上打印的是对象的中特殊方法 __str__()的返回值
print(p1) # Person [name=孙悟空 , age=18]
print(p2) # Person [name=猪八戒 , age=28]

print(p1 > p2) # False
print(p2 > p1) # True

# 当对象需要作为bool值使用时 会自动调用__bool__方法
if p1 :
    print(p1.name,'已经成年了')
else :
    print(p1.name,'还未成年了')

其他特殊方法(顾名思义即可):

  • object.__add__(self, other)
  • object.__sub__(self, other)
  • object.__mul__(self, other)
  • object.__matmul__(self, other)
  • object.__truediv__(self, other)
  • object.__floordiv__(self, other)
  • object.__mod__(self, other)
  • object.__divmod__(self, other)
  • object.__pow__(self, other[, modulo])
  • object.__lshift__(self, other)
  • object.__rshift__(self, other)
  • object.__and__(self, other)
  • object.__xor__(self, other)
  • object.__or__(self, other)
  • object.__lt__(self, other) 小于 <
  • object.__le__(self, other) 小于等于 <=
  • object.__eq__(self, other) 等于 ==
  • object.__ne__(self, other) 不等于 !=
  • object.__gt__(self, other) 大于 >
  • object.__ge__(self, other) 大于等于 >=

模块（module）

模块化，模块化指将一个完整的程序分解为一个一个小的模块 , 通过将模块组合，来搭建出一个完整的程序 . 不采用模块化，统一将所有的代码编写到一个文件中 . 采用模块化，将程序分别编写到多个文件中 , 模块化的优点：

  • 方便开发
  • 方便维护
  • 模块可以复用！

在Python中一个py文件就是一个模块，要想创建模块，实际上就是创建一个python文件 , 注意：模块名要符号标识符的规范 .

使用import关键字, 在一个模块中引入外部模块 .

  1. import 模块名 （模块名，就是python文件的名字，注意不要py）
  2. import 模块名 as 模块别名

可以引入同一个模块多次，但是模块的实例只会创建一个 . import可以在程序的任意位置调用，但是一般情况下，import语句都会统一写在程序的开头 , 在每一个模块内部都有一个__name__属性，通过这个属性可以获取到模块的名字 . __name__属性值为 __main__的模块是主模块，一个程序中只会有一个主模块 , 主模块就是我们直接通过 python 执行的模块 .

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print('我是test_module模块')
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import test_module as test
print(test.__name__)
print(__name__)

执行结果为:

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我是test_module模块
test_module
__main__

访问模块中的变量：模块名.变量名

访问模块中的函数 : 模块名.函数名()

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a = 10
b = 20
def test2():
    print('这是test模块中的test2')
class Test:
    def __init__(self):
        print('使用模块中的类创建对象')
        
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import test as m
print(m.a,m.b) # 10 20
m.test2() # 这是test模块中的test2
t = m.Test() # 使用模块中的类创建对象

也可以只引入模块中的部分内容 , 语法: from 模块名 import 变量,变量....

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from m import Person
from m import test
from m import Person,test
from m import * # 引入到模块中所有内容，一般不会使用
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# 添加了_的变量，只能在模块内部访问，在通过import * 引入时，不会引入_开头的变量
_c = 30

# 可以在模块中定义函数，同样可以通过模块访问到
def test():
    print('test')

def test2():
    print('test2')

# 也可以定义类    
class Person:
    def __init__(self):
        self.name = '孙悟空'

# 编写测试代码，这部分代码，只要当当前文件作为主模块的时候才需要执行
# 而当模块被其他模块引入时，不需要执行的，此时我们就必须要检查当前模块是否是主模块  
if __name__ == '__main__':
    test()
    test2()
    p = Person()
    print(p.name)

包(Package)

包也是一个模块 , 当我们模块中代码过多时，或者一个模块需要被分解为多个模块时，这时就需要使用到包 . 普通的模块就是一个py文件，而包是一个文件夹 , 包中必须要一个 __init__.py 这个文件，这个文件中可以包含有包中的主要内容 .

从包hello中引入a.py 和 b.py .

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c = 30
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d = 40
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def test():
    print('test')
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from hello import a , b

print(a.c) # 30
print(b.d) # 40

在引入一次包后 , 包中会出现一个__pycache__文件夹 , 该文件夹是模块缓存文件 , py代码在执行前，需要被解析器先转换为机器码，然后再执行 , 所以我们在使用模块（包）时，也需要将模块的代码先转换为机器码然后再交由计算机执行 , 而为了提高程序运行的性能，python会在编译过一次以后，将代码保存到一个缓存文件中 , 这样在下次加载这个模块（包）时，就可以不再重新编译而是直接加载缓存中编译好的代码即可 .

该文件夹中的内容入下:

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打开a.cpython-36.pyc查看其中的内容: 是一些16进制表示的二进制代码

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Python标准库

为了实现开箱即用的思想，Python中为我们提供了一个模块的标准库 , 在这个标准库中，有很多很强大的模块我们可以直接使用，并且标准库会随Python的安装一同安装 .

sys模块，它里面提供了一些变量和函数，使我们可以获取到Python解析器的信息 .

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# 引入sys模块
import sys

# pprint 模块它给我们提供了一个方法 pprint() 该方法可以用来对打印的数据做简单的格式化
import pprint

# sys.argv
# 获取执行代码时，命令行中所包含的参数
# 该属性是一个列表，列表中保存了当前命令的所有参数
print(sys.argv)
print() # 换行
# sys.modules
# 获取当前程序中引入的所有模块
# modules是一个字典，字典的key是模块的名字，字典的value是模块对象
pprint.pprint(sys.modules)
print() # 换行
# sys.path
# 他是一个列表，列表中保存的是模块的搜索路径
# ['C:\\Users\\lilichao\\Desktop\\resource\\course\\lesson_06\\code',
# 'C:\\dev\\python\\python36\\python36.zip',
# 'C:\\dev\\python\\python36\\DLLs',
# 'C:\\dev\\python\\python36\\lib',
# 'C:\\dev\\python\\python36',
# 'C:\\dev\\python\\python36\\lib\\site-packages']
pprint.pprint(sys.path)
print() # 换行
# sys.platform
# 表示当前Python运行的平台
print(sys.platform)

# sys.exit()
# 函数用来退出程序
sys.exit('程序出现异常，结束！')
print('hello') # 不会执行

执行结果:

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['test.py']

{'__main__': <module '__main__' from 'test.py'>,
 '_abc': <module '_abc' (built-in)>,
 '_codecs': <module '_codecs' (built-in)>,
 '_collections': <module '_collections' (built-in)>,
 '_collections_abc': <module '_collections_abc' from 'D:\\Python38\\lib\\_collections_abc.py'>,
 '_frozen_importlib': <module '_frozen_importlib' (frozen)>,
 '_frozen_importlib_external': <module '_frozen_importlib_external' (frozen)>,
 '_functools': <module '_functools' (built-in)>,
 '_heapq': <module '_heapq' (built-in)>,
 '_imp': <module '_imp' (built-in)>,
 '_io': <module 'io' (built-in)>,
 '_locale': <module '_locale' (built-in)>,
 '_operator': <module '_operator' (built-in)>,
 '_signal': <module '_signal' (built-in)>,
 '_sitebuiltins': <module '_sitebuiltins' from 'D:\\Python38\\lib\\_sitebuiltins.py'>,
 '_sre': <module '_sre' (built-in)>,
 '_stat': <module '_stat' (built-in)>,
 '_thread': <module '_thread' (built-in)>,
 '_warnings': <module '_warnings' (built-in)>,
 '_weakref': <module '_weakref' (built-in)>,
 'abc': <module 'abc' from 'D:\\Python38\\lib\\abc.py'>,
 'builtins': <module 'builtins' (built-in)>,
 'codecs': <module 'codecs' from 'D:\\Python38\\lib\\codecs.py'>,
 'collections': <module 'collections' from 'D:\\Python38\\lib\\collections\\__init__.py'>,
 'copyreg': <module 'copyreg' from 'D:\\Python38\\lib\\copyreg.py'>,
 'encodings': <module 'encodings' from 'D:\\Python38\\lib\\encodings\\__init__.py'>,
 'encodings.aliases': <module 'encodings.aliases' from 'D:\\Python38\\lib\\encodings\\aliases.py'>,
 'encodings.latin_1': <module 'encodings.latin_1' from 'D:\\Python38\\lib\\encodings\\latin_1.py'>,
 'encodings.utf_8': <module 'encodings.utf_8' from 'D:\\Python38\\lib\\encodings\\utf_8.py'>,
 'enum': <module 'enum' from 'D:\\Python38\\lib\\enum.py'>,
 'functools': <module 'functools' from 'D:\\Python38\\lib\\functools.py'>,
 'genericpath': <module 'genericpath' from 'D:\\Python38\\lib\\genericpath.py'>,
 'heapq': <module 'heapq' from 'D:\\Python38\\lib\\heapq.py'>,
 'io': <module 'io' from 'D:\\Python38\\lib\\io.py'>,
 'itertools': <module 'itertools' (built-in)>,
 'keyword': <module 'keyword' from 'D:\\Python38\\lib\\keyword.py'>,
 'marshal': <module 'marshal' (built-in)>,
 'nt': <module 'nt' (built-in)>,
 'ntpath': <module 'ntpath' from 'D:\\Python38\\lib\\ntpath.py'>,
 'operator': <module 'operator' from 'D:\\Python38\\lib\\operator.py'>,
 'os': <module 'os' from 'D:\\Python38\\lib\\os.py'>,
 'os.path': <module 'ntpath' from 'D:\\Python38\\lib\\ntpath.py'>,
 'pprint': <module 'pprint' from 'D:\\Python38\\lib\\pprint.py'>,
 're': <module 're' from 'D:\\Python38\\lib\\re.py'>,
 'reprlib': <module 'reprlib' from 'D:\\Python38\\lib\\reprlib.py'>,
 'site': <module 'site' from 'D:\\Python38\\lib\\site.py'>,
 'sre_compile': <module 'sre_compile' from 'D:\\Python38\\lib\\sre_compile.py'>,
 'sre_constants': <module 'sre_constants' from 'D:\\Python38\\lib\\sre_constants.py'>,
 'sre_parse': <module 'sre_parse' from 'D:\\Python38\\lib\\sre_parse.py'>,
 'stat': <module 'stat' from 'D:\\Python38\\lib\\stat.py'>,
 'sys': <module 'sys' (built-in)>,
 'time': <module 'time' (built-in)>,
 'types': <module 'types' from 'D:\\Python38\\lib\\types.py'>,
 'winreg': <module 'winreg' (built-in)>,
 'zipimport': <module 'zipimport' (frozen)>}

['G:\\&近期文档\\01-代码-笔记\\lesson_06_对象',
 'D:\\Python38\\python38.zip',
 'D:\\Python38\\DLLs',
 'D:\\Python38\\lib',
 'D:\\Python38',
 'D:\\Python38\\lib\\site-packages']

win32
程序出现异常，结束！

os 模块让我们可以对操作系统进行访问 .

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import os

# pprint 模块它给我们提供了一个方法 pprint() 该方法可以用来对打印的数据做简单的格式化
import pprint

# os.environ
# 通过这个属性可以获取到系统的环境变量
pprint.pprint(os.environ['path'])

# os.system()
# 可以用来执行操作系统的名字
os.system('dir')
os.system('notepad')

执行结果: 返回系统的环境变量 , 返回当前文件的目录 , 并且打开了记事本 .

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