python中的模块、库、包有什么区别

一、python中的模块、库、包有什么区别

python模块：包含并且有组织的代码片段为模块。

表现形式为：写的代码保存为文件。这个文件就是一个模块。sample.py其中文件名smaple为模块名字。

包是一个有层次的文件目录结构，它定义了由n个模块或n个子包组成的python应用程序执行环境。

通俗一点：包是一个包含__init__.py文件的目录，该目录下一定得有这个__init__.py文件和其它模块或子包。

使用sys.path.append(yourmodulepath)

将一个路径加入到python系统路径下，避免每次通过代码指定路径

利用系统环境变量export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:yourmodulepath，

直接将这个路径链接到类似/Library/Python/2.7/site-packages目录下

经常使用if __name__=='__main__'，保证写包既可以import又可以独立运行，用于test。

多次import不会多次执行模块，只会执行一次。可以使用reload来强制运行模块，但不提倡。

如果main.py想要引用packagea中的模块modulea1，可以使用:

from package_a import module_a1

如果packagea中的modulea1需要引用packageb，那么默认情况下，python是找不到packageb。我们可以使用sys.path.append('../'),可以在packagea中的__init__.py添加这句话，然后该包下得所有module都添加*import __init_即可。

库的概念是具有相关功能模块的集合。这也是Python的一大特色之一，即具有强大的标准库、第三方库以及自定义模块。

二、Python中的模块和包的区别

1、模块（Module）就是包含代码的文件，不一定是Python代码，有四种代码类型的模块：

•使用Python写的程序(.py文件)

•C或C++扩展(已编译为共享库或DLL文件)

•内建模块(使用C编写并已链接到Python解释器内)

使用模块可以提高代码的可维护性和重复使用，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，所以编写自己的模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突，但要注意尽量不要与内置函数名字冲突。

2、包（Package）就是包含模块文件的目录，目录名称就是包名称，目录中可以包含目录，子目录也是包，但包名称应该包含上一级目录的名称。Python引入了按目录来组织模块是为了避免模块名冲突，不同包中的模块名可以相同。

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，而它的模块名就是包名。

三、python常用函数包有哪些

Urllib3是一个 Python的 HTTP客户端，它拥有 Python标准库中缺少的许多功能：

用来重试请求和处理 HTTP重定向的助手

six是一个是 Python 2和 3的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2和 3上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2和 3之间语法差异的函数。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS的底层接口。Botocore是 Boto3库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3和 Amazon EC2一类的服务。Botocore还是 AWS-CLI的基础，后者为 AWS提供统一的命令行界面。

S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3传输的 Python库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。

pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

pip很容易使用。要安装一个包只需pip install<package name>即可，而删除包只需pip uninstall<package name>即可。

最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python项目都包含这样的文件。

如果结合使用pip与virtualenv（列表中的#57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。

python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块。

Requests建立在我们的#1库——urllib3基础上。它让 Web请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。

近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。

根据其 PyPI页面，idna提供了“对 RFC5891中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”

IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode域转换为 ASCII字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()

YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。

PyYAML是 Python的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。

像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：

ASN.1类型和 DER/BER/CER编码（X.208）的纯 Python实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984年版本。

Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML和 LaTeX等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown的易读标记语法。

你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。

rsa包是一个纯 Python的 RSA实现。它支持：

它既可以用作 Python库，也能在命令行中使用。

JMESPath，发音为“James path”，使 Python中的 JSON更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON文档中提取元素。

它是用于创建 Python包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python包的指南。

像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。

从 Python 3.2开始，python提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures包是该库适用于 Python 2的 backport。它不适用于 Python3用户，因为 Python 3原生提供了该模块。

使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：

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