8.15 python模块管理

1 python模块介绍

1.1 函数和模块

**函数：**在python中可以将某些具备一定功能的代码写成一个函数，函数可以在一定程度上减少代码的冗余，节约书写代码的时间。python中内置了大量函数，例如print，import等都是函数。也可以自定义函数。

**模块：**多个函数在一个文件中就是一个模块。模块英文为Modules，本质上是一个Python程序，以.py作为文件后缀。任何py文件都可以作为一个模块。可以通过import函数进行导入。通过模块，可以有效弥漫命名空间的冲突，将一个较大的程序分为多个文件，提升代码的可维护性。

1.2 包和库

**包：**简单来说，包就是多个模块的集合。当项目较大，模块较多时，我们就可以把模块放在包中，便于管理。

**模块：**模块是容纳代码的文件，一个模块定义了一组 Python 函数和其他对象，通常这些函数和对象都是关联的。模块的名称由文件名称而来。

如果理解了模块，包就容易理解了，因为包就是包含代码和子目录的目录。包里包含了一些通常相互关联的代码文件(模块)。包的名称由主目录名而来。

包是模块概念的自然扩展，旨在应付非常大型的项目。模块把相互关联的函数、类和变量进行了分组，同理，包则是把相互关联的模块进行了分组。

**库：**Python中的库是借用其他编程语言的概念，没有特别具体的定义，Python库着重强调其功能性。在Python中，具有某些功能的模块和包都可以被称作库。模块有诸多函数组成，包由诸多模块机构化组成，库中也可以包含包、模块和函数。

一句话总计：

函数是一段代码；

模块是一个文件；

包是一个文件夹；

2 利用pip安装模块

# 直接使用pip安装
pip search pyfastx
pip install pyfastx
pip uninstall pyfastx

# 添加--user
python -m pip install --user requests

3 利用conda管理模块

选项	说明
info	显示某个软件信息
help	给出帮助信息
list	查看所有安装的软件
search	查找安装的软件
create	创建一个新的conda环境
install	安装需要的软件
update	对软件进行升级
upgrade	与update相同
remove	卸载已经安装的软件
uninstall	与remove相同
config	配置软件源
clean	移除没用的软件安装包和缓冲
package	低配版软件工具，还在实验中

#案例：安装plotly包
#搜索软件    
conda search plotly    
#安装软件    
conda install -y plotly   
#查看已安装软件  
conda list  
#升级软件  
conda update plotly
#移除软件  
conda remove plotly

4 虚拟环境

Anaconda可以非常方便的管理很多软件，但是由于模块的数量和版本非常多。不同模块之间还是会存在兼容性问题。比如有些模块只能在固定python版本中运行。这个时候就可以使用Anaconda创建的虚拟环境。其实python也自带venv功能，但是Anaconda的虚拟环境更好管理。 conda的虚拟环境可以通过conda env进行管理，除了创建，还可以进行升级，导出以及删除环境等。

create ：创建虚拟环境
export ：导出虚拟环境
list ：列出虚拟环境
remove ：移除虚拟环境
update ：升级虚拟环境
config ：配置虚拟环境

现在安装的Anaconda为python3的环境，下面我们创建一个虚拟环境，分别安装pyfastx和biopython环境。

#创建bipython环境
conda create -n biopython -y
#激活环境
conda activate biopython
#安装biopython
conda install -y biopython
#打开python
python
#导入模块，查看版本
>>> import Bio
>>> print(Bio.__version__)
>>>

5 模块路径

如果模块或者包不在python默认路径中，就会提示找不到的错误。首先要了解python模块的默认路径；

import sys
sys.path
['', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\python310.zip', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\DLLs', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\lib', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\lib\\site-packages', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\lib\\site-packages\\win32', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\lib\\site-packages\\win32\\lib', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\lib\\site-packages\\Pythonwin']

这是python查找模块的默认搜索路径，搜索的结果因为安装，版本和操作系统的原因都不会相同，每个人的结果可能都不会相同。因此，当我们import一些模块出现问题的时候，我们可以查看这个模块文件是不是在搜索路径中。当我们想要把自己写的文件作为一个模块的时候，但是又不在搜索路径中，我们可以自己添加进去，比如：

sys.path.append(r'C:\Users\genome\Desktop')
sys.path
['', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\python310.zip', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\DLLs', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\lib', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\lib\\site-packages', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\lib\\site-packages\\win32', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\lib\\site-packages\\win32\\lib', 'C:\\Users\\genom\\anaconda3\\lib\\site-packages\\Pythonwin', 'C:\\Users\\genome\\Desktop']

因为sys.path返回的是路径的列表，我们直接使用append()方法把想要引用的模块路径添加进去即可。

6 加载python模块

python加载模块主要使用import语句，import语句有三种格式，最基本的就是：

# 导入numpy模块
import numpy
然后就可以使用numpy里面的函数了，不过需要通过加点号的方式来调用包里面的函数。

In [18]: numpy.
  abs                       add_newdoc()
  absolute                  add_newdoc_ufunc()
  add                       all()                     >
  add_docstring()           allclose()

第二种方式可以通过from .. import 的方法，将包里面函数全部导入进来。

#导入全部函数
from numpy import *
该方法会导入全部函数，使用函数不需要加包的名字和点号。但由于python模块众多，函数名有重叠冲突，代码可读性差，不推荐这种方法。
如果只使用包里面几个函数，也可以采用下面的语法。
#从numpy包里面导入zeros, ones, unique三个函数
from numpy import zeros, ones, unique

第三种方式是前面两种方式的合并，即能保留清晰的语法，使用起来也比较简洁。

#给复杂的包设置一个简单别名
import numpy as np
#调用包中函数
np.arange(10)
一些常用的包都有约定俗称的别名，尽量不要更改。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns