python模块冲突

❶ python导入模块问题

Python是一种面向对象的编程语言，里面包含有丰富强大的库，想要学习Python开发，首先需要学习如何导入模块或包。下面就跟大家一起讨论下Python导入模块的几种方法：
常规导入
最常用的导入方式，大概是这样的：
import sys
只需要使用 import ，然后指定希望导入的模块或包即可。用这种方法导入的好处是可以一次性导入多个包或模块：
import os, sys, time
虽然这节省了空间，但是却违背了Python风格指南。 Python风格指南建议将每个导入语句单独成行 。
有时在导入模块时，你想要重命名这个模块。这个功能很容易实现：
import sys as system
print(system.platform)
上面的代码将我们导入的 sys 模块重命名为 system 。我们可以按照和以前一样的方式调用模块的方法，但是可以用一个新的模块名。也有某些子模块必须要使用点标记法才能导入。
import urllib.error
这个情况不常见，但是对此有所了解总是没有坏处的。
使用from语句导入
有时我们只想要导入一个模块或库中的某个部分。那么Python是如何实现这点：
from functools import lru_cache
上面这行代码可以让你直接调用 lru_cache 。如果按常规方式导入 functools ，那么就必须像这样调用 lru_cache ：
functools.lru_cache(*args)
根据实际的使用场景，上面的做法可能是更好的。在复杂的代码库中，能够看出某个函数是从哪里导入的这点很有用的。不过，如果你的代码维护的很好，模块化程度高，那么只从某个模块中导入一部分内容也是非常方便和简洁的。
当然，你还可以使用from方法导入模块的全部内容，就像这样：
from os import *
这种做法在少数情况下是挺方便的，但是这样也会打乱你的命名空间。问题在于，你可能定义了一个与导入模块中名称相同的变量或函数，这时如果你试图使用
os 模块中的同名变量或函数，实际使用的将是你自己定义的内容。因此，你最后可能会碰到一个相当让人困惑的逻辑错误。
标准库中我唯一推荐全盘导入的模块只有Tkinter 。
如果你正好要写自己的模块或包，有人会建议你在 __init__.py 文件中导入所有内容，让模块或者包使用起来更方便。我个人更喜欢显示地导入，而非隐式地导入。
你也可以采取折中方案，从一个包中导入多个项：
from os import path, walk, unlinkfrom os import uname, remove
在上述代码中，我们从 os 模块中导入了5个函数。你可能注意到了，我们是通过多次从同一个模块中导入实现的。当然，如果你愿意的话，你也可以使用圆括号一次性导入多个项：
from os import (path, walk, unlink, uname,
remove, rename)
这是一个有用的技巧，不过你也可以换一种方式：
from os import path, walk, unlink, uname, \
remove, rename
上面的反斜杠是Python中的续行符，告诉解释器这行代码延续至下一行。
相对导入
PEP 328 介绍了引入相对导入的原因，以及选择了哪种语法。具体来说，是使用句点来决定如何相对导入其他包或模块。这么做的原因是为了避免偶然情况下导入标准库中的模块产生冲突。这里我们以PEP 328中给出的文件夹结构为例，看看相对导入是如何工作的：
my_package/
__init__.py
subpackage1/
__init__.py
mole_x.py
mole_y.py
subpackage2/
__init__.py
mole_z.py
mole_a.py
在本地磁盘上找个地方创建上述文件和文件夹。在顶层的 __init__.py 文件中，输入以下代码：
from . import subpackage1from . import subpackage2
接下来进入 subpackage1 文件夹，编辑其中的 __init__.py 文件，输入以下代码：
from . import mole_xfrom . import mole_y
现在编辑 mole_x.py 文件，输入以下代码：
from .mole_y import spam as ham
def main():
ham()
最后编辑 mole_y.py 文件，输入以下代码：
def spam():
print('spam ' * 3)
打开终端， cd 至 my_package 包所在的文件夹，但不要进入 my_package 。在这个文件夹下运行Python解释器。我使用的是IPython，因为它的自动补全功能非常方便：
In [1]: import my_package
In [2]: my_package.subpackage1.mole_xOut[2]: <mole
'my_package.subpackage1.mole_x' from
'my_package/subpackage1/mole_x.py'>
In [3]: my_package.subpackage1.mole_x.main()spam spam spam
相对导入适用于你最终要放入包中的代码。如果你编写了很多相关性强的代码，那么应该采用这种导入方式。
你会发现PyPI上有很多流行的包也是采用了相对导入 。还要注意一点，如果你想要跨越多个文件层级进行导入，只需要使用多个句点即可。不过， PEP
328建议相对导入的层级不要超过两层 。
还要注意一点，如果你往 mole_x.py 文件中添加了 if __name__ == ‘__main__’ ，然后试图运行这个文件，你会碰到一个很难理解的错误。编辑一下文件，试试看吧！
from . mole_y import spam as ham
def main():
ham()
if __name__ == '__main__':
# This won't work!
main()
现在从终端进入 subpackage1 文件夹，执行以下命令：
python mole_x.py
如果你使用的是Python 2，你应该会看到下面的错误信息：
Traceback (most recent call last):
File "mole_x.py", line 1, in <mole>
from . mole_y import spam as hamValueError: Attempted relative import in non-package
如果你使用的是Python 3，错误信息大概是这样的：
Traceback (most recent call last):
File "mole_x.py", line 1, in <mole>
from . mole_y import spam as hamSystemError: Parent mole '' not loaded, cannot perform relative import
这指的是， mole_x.py 是某个包中的一个模块，而你试图以脚本模式执行，但是 这种模式不支持相对导入 。
如果你想在自己的代码中使用这个模块，那么你必须将其添加至Python的导入检索路径（import search path）。最简单的做法如下：
import syssys.path.append('/path/to/folder/containing/my_package')import my_package
注意，你需要添加的是 my_package 的上一层文件夹路径，而不是 my_package 本身。原因是 my_package 就是我们想要使用的包，所以如果你添加它的路径，那么将无法使用这个包。
我们接下来谈谈可选导入。
可选导入（Optional imports）
如果你希望优先使用某个模块或包，但是同时也想在没有这个模块或包的情况下有备选，你就可以使用可选导入这种方式。这样做可以导入支持某个软件的多种版本或者实现性能提升。以 github2包 中的代码为例：
try:
# For Python 3
from http.client import responsesexcept ImportError: # For Python 2.5-2.7
try:
from httplib import responses # NOQA
except ImportError: # For Python 2.4
from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler as _BHRH
responses = dict([(k, v[0]) for k, v in _BHRH.responses.items()])
lxml 包也有使用可选导入方式：
try:
from urlparse import urljoin
from urllib2 import urlopenexcept ImportError:
# Python 3
from urllib.parse import urljoin
from urllib.request import urlopen
正如以上示例所示， 可选导入的使用很常见，是一个值得掌握的技巧 。
局部导入
当你在局部作用域中导入模块时，你执行的就是局部导入。如果你在Python脚本文件的顶部导入一个模块，那么你就是在将该模块导入至全局作用域，这意味着之后的任何函数或方法都可能访问该模块。例如：
import sys # global scope
def square_root(a):
# This import is into the square_root functions local scope
import math
return math.sqrt(a)
def my_pow(base_num, power):
return math.pow(base_num, power)
if __name__ == '__main__':
print(square_root(49))
print(my_pow(2, 3))
这里，我们将 sys 模块导入至全局作用域，但我们并没有使用这个模块。然后，在 square_root 函数中，我们将 math
模块导入至该函数的局部作用域，这意味着 math 模块只能在 square_root 函数内部使用。如果我们试图在 my_pow 函数中使用
math ，会引发 NameError 。试着执行这个脚本，看看会发生什么。
使用局部作用域的好处之一，是你使用的模块可能需要很长时间才能导入，如果是这样的话，将其放在某个不经常调用的函数中或许更加合理，而不是直接在全局作
用域中导入。老实说，我几乎从没有使用过局部导入，主要是因为如果模块内部到处都有导入语句，会很难分辨出这样做的原因和用途。
根据约定，所有的导入语句都应该位于模块的顶部 。
导入注意事项
在导入模块方面，有几个程序员常犯的错误。这里我们介绍两个。
循环导入（circular imports）
覆盖导入（Shadowed imports，暂时翻译为覆盖导入）
先来看看循环导入。
循环导入
如果你创建两个模块，二者相互导入对方，那么就会出现循环导入。例如：
# a.pyimport b
def a_test():
print("in a_test")
b.b_test()
a_test()
然后在同个文件夹中创建另一个模块，将其命名为 b.py 。
import a
def b_test():
print('In test_b"')
a.a_test()
b_test()
如果你运行任意一个模块，都会引发 AttributeError 。这是因为这两个模块都在试图导入对方。简单来说，模块 a 想要导入模块 b
，但是因为模块 b 也在试图导入模块 a （这时正在执行），模块 a 将无法完成模块 b
的导入。我看过一些解决这个问题的破解方法（hack），但是 一般来说，你应该做的是重构代码，避免发生这种情况 。
覆盖导入
当你创建的模块与标准库中的模块同名时，如果你导入这个模块，就会出现覆盖导入。举个例子，创建一个名叫 math.py 的文件，在其中写入如下代码：
import math
def square_root(number):
return math.sqrt(number)
square_root(72)
现在打开终端，试着运行这个文件，你会得到以下回溯信息（traceback）：
Traceback (most recent call last):
File "math.py", line 1, in <mole>
import math
File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 6, in <mole>
square_root(72)
File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 4, in square_root
return math.sqrt(number)AttributeError: mole 'math' has no attribute 'sqrt'
这到底是怎么回事？其实，你运行这个文件的时候，Python解释器首先在当前运行脚本所处的的文件夹中查找名叫 math
的模块。在这个例子中，解释器找到了我们正在执行的模块，试图导入它。但是我们的模块中并没有叫 sqrt 的函数或属性，所以就抛出了
AttributeError 。

❷ Python库与模块的区别是什么

Python库与模块的区别是什么

模块、库主要区别在于他们的定义与所指范围不同。

模块：包含并且有组织的代码片段为模块，sample.py 其中文件名smaple为模块名字。

模块是一种以.py为后缀的文件，在.py文件中定义了一些常量和函数。模块的名称是该.py文件的名称。模块的名称作为一个全局变量__name__的取值可以被其他模块获取或导入。模块的导入通过ipmort来实现。

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

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。

更多技术请关注Python视频教程。

❸ python中，如果自己写的模块与系统模块重名，该怎么调用系统的模块

sys.path是一个list，存放了当前所有import搜索的路径。

绝大多数情况下，首个元素是""，即空串，也就是说，当你import re的时候，首先搜索的是"re"，这时候就会直接在当前目录搜索到re。如下图：

解决方法也有不止一个：

1，在当前目录创建一个子文件夹，例如mine，在mine里放一个__init__.py，不用有代码，空文件即可。使用的时候：import mine.re

2，在sys.path上做手脚，把第一个空串挪到最后面去：

import sys

sys.path = sys.path[1:]

sys.path.append("")

这样当前目录会跑到最后面去，从而达到最后搜索的目的。

不过这很可能有副作用，即你创建的模块，不能和前面搜索路径里的任何文件重名，否则会无法import你的模块。

这也是为什么默认把当前路径放在最前搜索的原因，因为是用户自己写的，显然优先级最高。

尽管就你的问题作出分析和提出一些可能的解决办法，但是严重不建议在实际工程起和系统模块重名的文件名，这是自找麻烦。

当然，研究探讨它的实现原理，始终是值得肯定的。

最后强调一下，当你在当前文件夹创建了一个sys.py时，方法2不好用！

❹ Python中的模块和包的区别

1、模块（Mole）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)

•包(包含多个模块)

•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。

❺ python内置模块无法调用，pycharm环境，怎么办

python内置模块无法调用，pycharm环境是设置错误造成的，解决方法为：

1、点击左上角的file菜单。

❻ python模块安装的时候出现这种情况怎么办

WINDOWS下安装python模块比较容易出问题
建议安装编译好的二进制文件 https://pypi.python.org/pypi/lxml/3.6.0

❼ python模块以及导入出现ImportError: No mole named 'xxx'问题

验证方式

如果不在，则将该模块或包加入到sys.path中。加入的方式有：

python模块以及导入出现ImportError: No mole named 'xxx'问题

❽ 从C#到Python——5模块和包

本章是《从到Python》系列连载的最后一章 内容较简单 主要介绍Python中模块与包的使用方法 如果你对这部分内容已经比较熟悉 就不要再浪费时间看了 写这一章只是为了整个系列完整而已 没什么新的东西（本章内容主要参考了《Python精要参考》的第八章《模块和包》）

模块

Python的脚本都是用扩展名为py的文本文件保存的 一个脚本可以单独运行 也可以导入另一个脚本中运行 当脚本被导入运行时 我们将其称为模块（mole） 模块是Python组织代码的基本方式

模块名与脚本的文件名相同 例如我们编写了一个名为Items py的脚本 则可在另外一个脚本中用import Items语句来导入它 在导入时 Python解释器会先在脚本当前目录下查找 如果没有则在sys path包含的路径中查找

在导入模块时 Python会做以下三件事

( ) 为模块文件中定义的对象创建一个名字空间 通过这个名字空间可以访问到模块中定义的函数及变量

( ) 在新创建的名字空间里执行模块文件

( ) 创建一个名为模块文件的对象 该对象引用模块的名字空间 这样就可以通过这个对象访问模块中的函数及变量 如

importsys printsys path

如果要同时导入多个模块 可以用逗号分隔 如 import sys os

可以使用as关键字来改变模块的引用对象名 如 import os as system

也可以用from语句将模块中的对象直接导入到当前的名字空间（不创建模块名字空间的引用对象） 如 from socket import gethostname

from语句支持逗号分割的对象 也可以使用星号(*)代表模块中除下划线开头的所有对象 如 from socket import * 这是个懒省事的方法 我是经常用 不过用之前最好先搞清楚会不会覆盖当前名字空间中的函数名等 总之不是个好习惯:)

除了Python脚本（不仅限于py 还包括pyc和pyo） import语句还可以导入C或扩展（已编译为共享库或DLL文件） 包（包含多个模块 一会介绍)和内建模块（使用C编写并已链接到Python解释器内） 不过除了包 另外两个我也没用过:(

Python解释器在第一次import一个py文件的时候 会尝试将其编译为字节码文件 这个文件的扩展名通常为 pyc 它是已经完成语法检查并转译为虚拟机指令的代码 后边的导入操作会直接读取 pyc文件而不是 py文件 一般而言速度会更快

包

Python的模块可以按目录组织为包（package） 一般来说 我们将多个关系密切的模块组织成一个包 以便于维护和使用 同时可有效避免名字空间冲突 创建一个包的步骤是 建立一个名字为包名字的文件夹 并在该文件夹下创建一个__init__ py文件 你可以根据需要在该文件夹下存放脚本文件 已编译扩展及子包

一个典型的包可能有以下结构:

package / __init__ py subPack / __init__ py mole_ py mole_ py mole_ py subPack / __init__ py mole_ py mole_ py ……

只要目录下存在__init__ py 就表明此目录应被作为一个package处理 在最简单的例子中 __init__ py 是一个空文件 不过一般我们都要在__init__ py中做一些包的初始化动作 或是设定一些变量

最常用的变量是__all__ 当使用包的人在用from pack import * 语句导入的时候 系统会查找目录pack下的__init__ py文件中的__all__这个变量 __all__是一个list 包含了所有应该被导入的模块名称 例如 __all__ = [ m m m ] 表示当from pack import * 时会import 这三个mole

如果没有定义__all__ from pack import * 不会保证所有的子模块被导入 所以要么通过__init py__ 要么显式地import 以保证子模块被导入 如 import pack m pack m pack m

本章小结

本章介绍了Python中模块与包的使用方法 要点如下

( ) 模块是一个可以导入的Python脚本文件

( ) 包是一堆按目录组织的模块和子包 目录下的__init__ py文件存放了包的信息

( ) 可以用import import as form import 等语句导入模块和包

总之 模块与包是在物理上组织Python代码复用的一种有效方式 它有点类似于中的程序集（Assembly） 初学Python不一定要会自己建立模块和包 但一定要学会使用各种包 这正是Python的强大之处 Python带着各种各样的battery 当你想完成一项功能时 最好先去搜索是不是有相关的包能够复用（多数情况下是这样的 因为在各种领域都有太多的人在为Python作着贡献） 而且 绝大多数Python包都是开源的 研读优秀的代码也是提高编程能力的一种有效途径

进一步阅读的参考

《从C#到Python》系列连载到今天就全部写完了 非常感谢各位的支持 鼓励以及批评 使我能够不断完善和提高 读完这个连载 在Python的语法上应该够应付一阵了 当然结合具体的应用领域 还是有很多东西需要不断学习 在此向大家推荐一些有用的读物

[ ] 科学计算方面 这个是我的应用Python的主阵地 推荐HYRY Studio的《用Python做科学计算》（见） 我个人认为非常优秀的一本原创着作（这么好的书不知为何不正式出版 钦佩作者的rp ！）

[ ] GUI开发方面 如果你用wxPython 那么肯定要看《wxPython in Action》（中文版见） 而我个人主要用PyQt 这方面值得推荐的读物是柴树杉翻译的《PyQt 编程简介》（见） 如果英文好 还是推荐看《Rapid GUI Programming with Python and Qt》（英文pdf版地址 Oct pdf）

[ ] 开发方面 这个我还没有涉及 Django的资料网上也是大把了 其它的Python Web开发框架也是多如牛毛 自己找找吧 ）

❾ 那些Python中的模块

Python的解释环境是很好用，但是如果我们需要编写一个大型的程序的时候，解释环境就完全不够用了。这个时候我们需要将python程序保存在一个文件里。通常这个文件是以.py结尾的。

对于大型的应用程序来说，一个文件可能是不够的，这个时候我们需要在文件中引用其他的文件，这样文件就叫做模块。

模块是一个包含Python定义和语句的文件。文件名就是模块名后跟文件后缀 .py 。在模块内部，模块名可以通过全局变量 __name__ 获得。

还是之前的斐波拉赫数列的例子，我们在fibo.py文件中存放了函数的实现：

编写完毕之后，我们可以在Python的解释环境中导入它：

然后直接使用即可：

常用的函数，我们可以将其赋值给一个变量：

或者，我们在导入的时候，直接给这个模块起个名字：

或者导入模块中的函数：

每个模块都有它自己的私有符号表，该表用作模块中定义的所有函数的全局符号表。因此，模块的作者可以在模块内使用全局变量，而不必担心与用户的全局变量发生意外冲突。

前面我们提到了可以使用import来导入一个模块，并且 __name__ 中保存的是模块的名字。

和java中的main方法一样，如果我们想要在模块中进行一些测试工作，有没有类似java中main方法的写法呢？

先看一个例子：

在模块中，我们需要进行一个判断 __name__ 是不是被赋值为 "__main__"。

我们这样来执行这个模块：

以脚本执行的情况下，模块的 __name__ 属性会被赋值为 __main__ , 这也是例子中为什么要这样写的原因。

看下执行效果：

如果是以模块导入的话，那么将不会被执行：

使用import导入模块的时候，解释器首先会去找该名字的内置模块，如果没找到的话，解释器会从 sys.path变量给出的目录列表里寻找。

sys.path的初始目录包括：

要想查看模块中定义的内容，可以使用dir函数。

上面的例子列出了当前模块中定义的内容，包括变量，模块，函数等。

我们可以给dir加上参数，来获取特定模块的内容：

java中有package的概念，用来隔离程序代码。同样的在Python中也有包。

我们看一个Python中包的例子：

上面我们定义了4个包，分别是sound,sound.formats, sound.effects, sound.filters。

__init__.py 可以是一个空文件，也可以执行包的初始化代码或设置 __all__ 变量。

当导入的时候， python就会在 sys.path 路径中搜索该包。

包的导入有很多种方式，我们可以导入单个模块：

但是这样导入之后，使用的时候必须加载全名：

如果不想加载全名，可以这样导入：

那么就可以这样使用了：

还可以直接导入模块中的方法：

然后这样使用：

如果一个包里面的子包比较多，我们可能会希望使用 * 来一次性导入：

那么如何去控制到底会导入effects的哪一个子包呢？

我们可以在 __init__.py 中定义一个名叫 __all__ 的列表，在这个列表中列出将要导出的子包名，如下所示：

这样from sound.effects import * 将导入 sound 包的三个命名子模块。

如果没有定义 __all__，from sound.effects import * 语句 不会 从包 sound.effects 中导入所有子模块到当前命名空间；它只会导入包 sound.effects。

Import 可以指定相对路径，我们使用 . 来表示当前包， 使用 .. 来表示父包。

如下所示：

❿ python 导入模块问题

导入模块是会执行一遍的
如果不想在导入模块时执行某部分代码，
需要将那部分代码到
if __name__=='__main__': 里面，
那部分代码只会在当他是作为主文件运行时才会跑