【Linux】Python代码模块化

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野猪佩奇996 发表于 2022/01/23 01:37:04 2022/01/23
【摘要】 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。 文章目录 学习总结...

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。
在这里插入图片描述

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')

  
 
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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'] 

  
 
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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

  
 
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在这里插入图片描述
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]}")

  
 
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  • 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)

  
 
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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']

  
 
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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']

  
 
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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.pyaffairs.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

  
 
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实现要求:

/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。

  
 
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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])

  
 
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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])

  
 
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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sklearnubuntu安装pandas

Reference

coggle30天机器学习打卡之Linux篇

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

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