Python加载模块详解（2种方式）

在编写一个 Python 模块之后，如果直接用 import 或 from...import 来导入该模块，Python 通常并不能加载该模块。道理很简单，Python 怎么知道到哪里去找这个模块呢？

为了让 Python 能找到我们编写（或第三方提供） 的模块，可以用以下两种方式来告诉它：

1. 使用环境变量。
2. 将模块放在默认的模块加载路径下。

下面详细介绍这两种方式。

使用环境变量

Python 将会根据 PYTHONPATH 环境变量的值来确定到哪里去加载模块。PYTHONPATH 环境变量的值是多个路径的集合，这样 Python 就会依次搜索 PYTHONPATH 环境变量所指定的多个路径，试图从中找到程序想要加载的模块。

下面介绍在不同平台上设置环境变量的方式。

在 Windows 平台上设置环境变量

右击桌面上的“计算机”图标，出现右键菜单；单击“属性”菜单项，系统显示“控制面板\所有控制面板项\系统”窗口，单击该窗口左边栏中的“高级系统设置”链接，出现“系统属性”对话框，如图 1 所示。

图 1 系统属性对话框

单击该对话框中“高级” Tab 页中的“环境变量”按钮，将看到如图 2 所示的“环境变量”对话框，通过该对话框可以添加或修改环境变量。

图 2 环境变量对话框

在如图 2 所示的对话框中，上面的“用户变量”部分用于设置当前用户的环境变量，下面的“系统变量”部分用于设置整个系统的环境变量。

一般建议设置“用户变量”即可，因为用户变量只对当前用户有效，而系统变量对所有用户有效。为了减少自己所做的修改对其他人的影响，故设置用户变量。对于当前用户而言，设置用户变量和系统变量的效果大致相同，不过系统变量的路径排在用户变量的路径之前。

单击用户变量中的“新建”按钮， 系统显示如图 3 所示的对话框。

图 3 新建PYTHONPATH环境变量

在“变量名”文本框内输入 PYTHONPATH，表明将要建立名为 PYTHONPATH 的环境变量；在“变量值”文本框内输入 .;d:\python_ module，这就是该环境变量的值，该值其实包含了两条路径（分号为分隔符）：

• 第一条路径为一个点（.），这个点代表当前路径，表明当运行 Python 程序时，Python 总能从当前路径加载模块；
• 第二条路径为 d:\python_ module，表明当运行 Python 程序时，Python 总能从 d:\python_ module 加载模块。

在成功设置了上面的环境变量之后，接下来只要把前面定义的模块（Python 程序）放在与当前所运行 Python 程序相同的路径中（或放在 d:\python_ module 路径下），该模块就能被成功加载了。

在 Linux 上设置环境变量

启动 Linux 的终端窗口（命令行界面），进入当前用户的 home 路径下，然后在 home 路径下输入如下命令：

该命令将列出当前路径下所有的文件，包括隐藏文件。Linux 平台的环境变量是通过 .bash_profile 文件来设置的，使用无格式编辑器打开该文件，在该文件中添加 PYTHONPATH 环境变量。也就是为该文件增加如下一行：

Linux 与 Windows 平台不一样，多个路径之间以冒号（:）作为分隔符，因此上面一行同样设置了两条路径，点（.）代表当前路径，还有一条路径是 /home/yeeku/python_module（yeeku 是在 Linux 系统的登录名）。

在完成了 PYTHONPATH 变量值的设置后，在 .bash_profile 文件的最后添加导出 PYTHONPATH 变量的语句。

重新登录 Linux 平台，或者执行如下命令：

这两种方式都是为了运行该文件，使在文件中设置的 PYTHONPATH 变量值生效。

在成功设置了上面的环境变量之后，接下来只要把前面定义的模块（Python 程序）放在与当前所运行 Python 程序相同的路径中（或放在 /home/yeeku/python_module 路径下），该模块就能被成功加载了。

在Mac OS X 上设置环境变量

在 Mac OS X 上设置环境变量与 Linux 大致相同（因为 Mac OS X 本身也是类 UNIX 系统）。启动 Mac OS X 的终端窗口（命令行界面），进入当前用户的 home 路径下，然后在 home 路径下输入如下命令：

该命令将列出当前路径下所有的文件，包括隐藏文件。Mac OS X 平台的环境变量也可通过，bash_profile 文件来设置，使用无格式编辑器打开该文件，在该文件中添加 PYTHONPATH 环境变量。也就是为该文件增加如下一行：

Mac OS X 的多个路径之间同样以冒号（:）作为分隔符，因此上面一行同样设置了两条路径：点（.）代表当前路径，还有一条路径是 /Users/yeeku/python_module（yeeku 是作者在 Mac OS X 系统的登录名）。

在完成了 PYTHONPATH 变量值的设置后，在 .bash_profile 文件的最后添加导出 PYTHONPATH 变量的语句。

重新登录 Mac OS X 系统，或者执行如下命令：

这两种方式都是为了运行该文件，使在文件中设置的 PYTHON PATH 变量值生效。

在成功设置了上面的环境变量之后，接下来只要把前面定义的模块（Python 程序）放在与当前所运行 Python 程序相同的路径中（或放在 Users/yeeku/python_module 路径下），该模块就能被成功加载了。

在设置好环境变量之后，下面编写一个程序来导入、使用前面定义的 module1 模块：

# 两次导入module1，并指定其别名为md
import module1 as md
import module1 as md
print(md.my_book)
md.say_hi('Charlie')
user = md.User('孙悟空')
print(user)
user.walk()

该程序位于 codes\09\9.2\ 目录下，因此需要将前面的 module1.py 文件也拷贝到该目录下。

上面代码中两次导入了 module1 模块，运行该程序，可以看到如下输出结果：

上面程序在导入了 module1 模块之后，完全可以正常地使用 module1 中的程序单元。依次测试了 module1 中的变量、函数和类，它们都是完全正常的。

这里为什么要两次导入 module1 模块呢？其实完全没必要，此处两次导入只是为了说明一点：Python 很智能。虽然上面程序两次导入了 module1 模块，但最后运行程序，我们看到输出语句只输出一条“这是 module 1”，这说明第二次导入的 module1 模块并没有起作用，这就是 Python 的“智能”之处。

当程序重复导入同一个模块时，Python 只会导入一次。道理很简单，因为这些变量、函数、类等程序单元都只需要定义一次即可，何必导入多次呢？

相反，如果 Python 允许导入多次， 反而可能会导致严重的后果。比如程序定义了 foo 和 bar 两个模块，假如 foo 模块导入了 bar 模块，而 bar 模块又导入了 foo 模块，这似乎形成了无限循环导入，但由于 Python 只会导入一次，所以这个无限循环导入的问题完全可以避免。

默认的模块加载路径

如果要安装某些通用性模块，比如复数功能支持的模块、矩阵计算支持的模块、图形界面支持的模块等，这些都属于对 Python 本身进行扩展的模块，这种模块应该直接安装在 Python 内部，以便被所有程序共享，此时就可借助于 Python 默认的模块加载路径。

Python 默认的模块加载路径由 sys.path 变量代表，因此可通过在交互式解释器中执行如下命令来查看 Python 默认的模块加载路径：

上面代码使用 pprint 模块下的 pprint() 函数代替普通的 print() 函数，这是因为如果要打印的内容很多，使用 pprint 可以显示更友好的打印结果。

上面的运行结果列出的路径都是 Python 默认的模块加载路径，但通常来说，我们应该将 Python 的扩展模块添加在 lib\site-packages 路径下，它专门用于存放 Python 的扩展模块和包。

如果读者前面安装过矩阵计算支持的模块，则可以在 lib\site-packages 下找到一个 numpy 文件夹，这说明前面安装的 numpy 模块也是被放在 lib\site-packages 路径下的。

下面编写一个 Python 模块文件，并将该文件复制在 lib\site-packages 路径下：

'''
简单的模块，该模块包含以下内容
my_list：保存列表的变量
print_triangle: 使用星号打印三角形的函数
'''
my_list = ['Python', 'Kotlin', 'Swift']
def print_triangle(n):
    '''使用星号打印一个三角形'''
    if n <= 0:
        raise ValueError('n必须大于0')
    for i in range(n):
        print(' ' * (n - i - 1), end='')
        print('*' * (2 * i + 1), end='')
        print('')

# ====以下是测试代码====
def test_print_triangle():
    print_triangle(3)
    print_triangle(4)
    print_triangle(7)
if __name__ == '__main__': test_print_triangle()

上面模块文件中定义了一个 print_triangle() 函数，把该模块文件拷贝到 lib\site-packages 路径下，就相当于为 Python 扩展了一个 print_ shape 模块，这样任何 Python 程序都可使用该模块。

下面可直接在 Python 交互式解释器中测试该模块。在 Python 交互式解释器中输入如下命令：

上面第一行代码用于导入 print_ shape 模块；第二行代码用于查看 print_shape 模块的文档，交互式解释器输出了该模块开始定义的文档内容；第三行代码用于查看 print_shape 模块下 print_triangle 函数的文挡，交互式解释器会输出该函数定义后的文档说明。

接下来测试该模块中的 my_list 变量和 print_triangle() 函数。在交互式解释器中输入如下命令：

从上面的运行结果可以看到，程序通过模块前缀访问 my_list 变量，输出了该变量的第二个元素；程序也通过模块前缀调用了 print_triangle 函数，打印出由星号组成的三角形，这表明该模块完全正常。

导入模块的本质

为了帮助大家更好地理解导入模块，下面定义一个新的模块，该模块比较简单，所以不再为之编写测试代码。该模块代码如下（编写在 fk_module.py 文件中）：

'一个简单的测试模块: fkmodule'
print("this is fk_module")
name = 'fkit'

def hello():
    print("Hello, Python")

接下来，在相同的路径下定义如下程序来使用该模块：
import fk_module

print("================")
# 打印fk_module的类型
print(type(fk_module))
print(fk_module)

由于前面在 PYTHONPATH 环境变量中已经添加了点（.），因此 Python 程序总可以加载相同路径下的模块。所以，上面程序可以导入相同路径下的 fk_module 模块。运行上面程序，可以看到如下输出结果：

从上面的输出结果来看，当程序导入 fk_module 时，该模块中的输出语句会在 import 时自动执行。该程序中还包含一个与模块同名的变量，该变量的类型是 module。

使用“import fk_module”导入模块的本质就是，将 fk_module.py 中的全部代码加载到内存并执行，然后将整个模块内容赋值给与模块同名的变量，该变量的类型是 module，而在该模块中定义的所有程序单元都相当于该 module 对象的成员。

下面再试试使用 from...import 语句来执行导入，例如使用如下程序来测试该模块：

from fk_module import name, hello

print("================")
print(name)
print(hello)
# 打印fk_module
print(fk_module)

运行上面程序，可以看到如下输出结果：

从上面的输出结果可以看出，即使使用 from...import 只导入模块中部分成员，该模块中的输出语句也会在 import 时自动执行，这说明 Python 依然会加载并执行模块中的代码。

使用“from fk_module import name, hello”导入模块中成员的本质就是将 fk_module.py 中的全部代码加载到内存并执行，然后只导入指定变量、函数等成员单元，并不会将整个模块导入，因此上面程序在输出 fk_module 时将看到错误提示：name 'fk module' is not defined。

在导入模块后，可以在模块文件所在目录下看到一个名为“__pycache__”的文件夹，打开该文件夹，可以看到 Python 为每个模块都生成一个 *.cpython-36.pyc 文件，比如 Python 为 fk_module 模块生成一个 fk_ module.cpython-36.pyc 文件，该文件其实是 Python 为模块编译生成的字节码，用于提升该模块的运行效率。