【Linux】Python代码模块化
学习总结
(1)可以通过os
模块处理文件和目录。
(2)在import语句时,python解释器会去找Python的搜索路径,可以通过sys.path
看到这些搜索路径。
任务5:
在目录下创建py文件,并进行运行任务要点:python的os和sys系统接口,文件接口
步骤1:学习python下os模块处理文件和目录的函数
os
模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录。常见的方法如下,更多的方法可以参考:https://www.runoob.com/python/os-file-methods.html。
序号 | 方法及描述 |
---|---|
1 | os.access(path, mode) 检验权限模式 |
2 | os.chdir(path) 改变当前工作目录 |
3 | os.chflags(path, flags) 设置路径的标记为数字标记。 |
4 | os.chmod(path, mode) |
5 | os.chown(path, uid, gid) |
步骤2:学习python下sys模块和传参函数
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件,其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入,以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。
可以参考:https://www.runoob.com/python3/python3-module.html
如果在win上测试:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Nov 20 08:49:33 2021
@author: 86493
"""
import sys
print('命令行参数如下:')
for i in sys.argv:
print(i)
print('\n\nPython 路径为:', sys.path, '\n')
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
结果为:
命令行参数如下:
D:\桌面文件\matrix\code\Linux\sys_test.py
Python 路径为: ['D:\\anaconda1\\envs\\tensorflow\\python38.zip', 'D:\\anaconda1\\envs\\tensorflow\\DLLs', 'D:\\anaconda1\\envs\\tensorflow\\lib', 'D:\\anaconda1\\envs\\tensorflow', '', 'D:\\anaconda1\\envs\\tensorflow\\lib\\site-packages', 'D:\\anaconda1\\envs\\tensorflow\\lib\\site-packages\\win32', 'D:\\anaconda1\\envs\\tensorflow\\lib\\site-packages\\win32\\lib', 'D:\\anaconda1\\envs\\tensorflow\\lib\\site-packages\\Pythonwin', 'D:\\anaconda1\\envs\\tensorflow\\lib\\site-packages\\IPython\\extensions', 'C:\\Users\\86493\\.ipython']
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
1、import sys 引入 python 标准库中的 sys.py 模块;这是引入某一模块的方法。
2、sys.argv 是一个包含命令行参数的列表。
3、sys.path 包含了一个 Python 解释器自动查找所需模块的路径的列表。
步骤3:
在ubuntu中之前的home/coggle
目录下,在你英文昵称(中间不要有空格哦)的文件夹中,新建(通过touch
命令即可)一个test5.py
文件,改程序可以使用os、sys模块完成以下功能:
- 功能1:打印命令行参数Python
命令行输入:
python3 test5.py 参数1 参数2
程序输出:
test5.py
参数1
参数2
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
其中的test5.py
文件代码为:
import sys
lis = sys.argv[1:]
if len(lis) < 2:
raise Exception("必须传入两个参数")
print(f"test5.py\n{lis[0]}\n{lis[1]}")
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 功能2:使用os模块打印
/usr/bin/
路径下所有以m开头的文件。
# !/usr/bin/python3
## -*- f= coding:utf-8 -*-
import sys
import os
pth = os.listdir("/usr/bin")
ans = []
for file_dir in pth:
name = file_dir.split('/')[-1]
if not os.path.isdir("/usr/bin" + name) and name.startswith('m'):
ans.append(name)
print(ans)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
运行后打印的结果为:
andy@ubuntu:~/coggle$ vim test5_2.py
andy@ubuntu:~/coggle$ python3 test5_2.py
['mshowfat', 'md5sum', 'mtr', 'mktemp', 'mxtar', 'mako-render', 'mesa-overlay-control.py', 'mimetype', 'mdeltree', 'm2400w', 'mcheck', 'mcookie', 'mcopy', 'mawk', 'mandb', 'mtrace', 'mesg', 'mtoolstest', 'mmd', 'make-first-existing-target', 'mdu', 'mkzftree', 'mcomp', 'mt-gnu', 'mformat', 'mountpoint', 'manpath', 'mk_modmap', 'mcat', 'mkfontscale', 'mutter', 'mapscrn', 'mtr-packet', 'man-recode', 'mv', 'mmcli', 'mkfontdir', 'msexpand', 'mpartition', 'mscompress', 'mren', 'mzip', 'mdig', 'mousetweaks', 'mt', 'minfo', 'mmount', 'mcd', 'mkmanifest', 'mlabel', 'md5sum.textutils', 'mkfifo', 'mimeopen', 'mdir', 'mdel', 'mknod', 'm2300w-wrapper', 'mkisofs', 'min12xxw', 'mattrib', 'more', 'mclasserase', 'mmove', 'migrate-pubring-from-classic-gpg', 'make', 'mrd', 'mount', 'man', 'mtype', 'm2300w', 'monitor-sensor', 'mshortname', 'mkdir', 'mksquashfs', 'mtools', 'mbadblocks']
- 1
- 2
- 3
任务6:
在目录下创建py目录,并进行import导入任务要点:python代码模块化
步骤1:学习python模块化
可以参考:https://www.runoob.com/python3/python3-module.html
当我们使用import语句的时候,Python解释器是怎样找到对应的文件的呢?
这就涉及到Python的搜索路径,搜索路径是由一系列目录名组成的,Python解释器就依次从这些目录中去寻找所引入的模块。
这看起来很像环境变量,事实上,也可以通过定义环境变量的方式来确定搜索路径。
搜索路径是在Python编译或安装的时候确定的,安装新的库应该也会修改。搜索路径被存储在sys模块中的path变量,做一个简单的实验,在交互式解释器中,输入以下代码:
andy@ubuntu:~/coggle$ python3
Python 3.8.2 (default, Nov 15 2021, 19:16:38)
[GCC 9.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import sys
>>> sys.path
['', '/usr/local/lib/python38.zip', '/usr/local/lib/python3.8', '/usr/local/lib/python3.8/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.8/site-packages']
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
sys.path 输出是一个列表,其中第一项是空串’’,代表当前目录(若是从一个脚本中打印出来的话,可以更清楚地看出是哪个目录),亦即我们执行python解释器的目录(对于脚本的话就是运行的脚本所在的目录)。
因此如果在当前目录下存在与要引入模块同名的文件,就会把要引入的模块屏蔽掉。
注意:
(1)from … import *
可以将该模块的所有内容导入,但这种声明不应该被过多使用。
步骤2:创建affairs文件夹
在/home/coggle目录下在你英文昵称(中间不要有空格哦)的文件夹中创建affairs文件夹。
步骤3:功能要求
编写test6.py
和affairs.py
完成以下功能:
- 功能1:affairs.py代码完成https://mirror.coggle.club/dataset/affairs.txt文件的读取,这里可以直接
pd.read_csv('https://mirror.coggle.club/dataset/affairs.txt')
来完成。这一部分写为函数。 - 功能2:test6.py可以导入affairs.py代码
- 功能3:test6.py可以进行命令行解析,输出affairs.txt具体的第几行内容。
文件目录:
/home/coggle/
你英文昵称命名的文件夹/
test6.py
affairs/
affairs.py
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
实现要求:
在/home/coggle/你英文昵称命名的文件夹/目录下,可以执行:
python3 test6.py 10
没有bug,并完成第十行内容的输出。
- 1
- 2
- 3
- 4
test6.py文件:
# !/usr/bin/python3
## -*- f=coding:utf-8 -*-
# test6.py
import sys
from affairs.affairs import read_affairs
params = sys.argv[1:]
if not len(params):
params = [0]
read_display([int(p) for p in params])
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
affairs.py文件:
# affairs.py
import pandas as pd
def read_affairs(rows):
# rows不是一个整数,而是一个列表
df = pd.read_csv("https://mirror.coggle.club/dataset/affairs.txt")
print(df.loc[rows])
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
注意:
(1)注意如果ubuntu没有安装中文输入法,可以参考这篇:Ubuntu安装搜狗输入法。
(2)若ubuntu还没安装pandas等工具,参考关于在Ubuntu下安装配置numpy,scipy,matplotlibm,pandas 以及sklearn、ubuntu安装pandas。
Reference
文章来源: andyguo.blog.csdn.net,作者:山顶夕景,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:andyguo.blog.csdn.net/article/details/121434628
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)