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模块

模块和包的概念:
-将代码放入多个py文件，同一个名字变量互不影响
-模块名字就是 py文件的文件名
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> #test.py                   自身模块名test
> import math                引用math模块
> print math.pow(2, 10)      调用math模块的函数
>

模块多了以后，也容易重名，解决办法就是放入不同的包

> # test.py                   自身模块名
> import p1.util              引用p1.util模块, p1是包
> print p1.util.f(2, 10)      调用p1.util模块的f函数
>

在文件系统中，包就是文件夹，模块就是XXX.py文件
包可以有多级
如何去分包和普通目录：包下面有个init.py
注意每层包的每层目录都要有这个文件！

python之导入模块

要使用一个模块，我们必须首先导入该模块。Python使用import语句导入一个模块。例如，导入系统自带的模块 math：

1	import math

你可以认为math就是一个指向已导入模块的变量，通过该变量，我们可以访问math模块中所定义的所有公开的函数、变量和类：

>>> math.pow(2, 0.5) # pow是函数
1.4142135623730951
>>> math.pi # pi是变量
3.141592653589793

如果我们只希望导入用到的math模块的某几个函数，而不是所有函数，可以用下面的语句：

1	from math import pow, sin, log

如果使用import导入模块名，由于必须通过模块名引用函数名，因此不存在冲突：

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import math, logging
print math.log(10)             # 调用的是math的log函数
logging.log(10, 'something')   # 调用的是logging的log函数

如果使用 from…import 导入 log 函数，势必引起冲突。这时，可以给函数起个“别名”来避免冲突：

from math import log
from logging import log as logger   # logging的log现在变成了logger
print log(10)                     # 调用的是math的log
logger(10, 'import from logging')   # 调用的是logging的log

python中动态导入模块

有的时候，两个不同的模块提供了相同的功能，比如 StringIO 和 cStringIO 都提供了StringIO这个功能。
这是因为Python是动态语言，解释执行，因此Python代码运行速度慢。
如果要提高Python代码的运行速度，最简单的方法是把某些关键函数用 C 语言重写，这样就能大大提高执行速度。
同样的功能，StringIO 是纯Python代码编写的，而 cStringIO 部分函数是 C 写的，因此 cStringIO 运行速度更快。
利用ImportError错误，我们经常在Python中动态导入模块：

try:
    from cStringIO import StringIO
except ImportError:
    from StringIO import StringIO

上述代码先尝试从cStringIO导入，如果失败了（比如cStringIO没有被安装），再尝试从StringIO导入。这样，如果cStringIO模块存在，则我们将获得更快的运行速度，如果cStringIO不存在，则顶多代码运行速度会变慢，但不会影响代码的正常执行。

python之使用future

Python的新版本会引入新的功能，但是，实际上这些功能在上一个老版本中就已经存在了。要“试用”某一新的特性，就可以通过导入future模块的某些功能来实现。
Python 2.7的整数除法运算结果仍是整数：
Python 3.x已经改进了整数的除法运算，“/”除将得到浮点数，“//”除才仍是整数：

>>> 10 / 3
3.3333333333333335
>>> 10 // 3
3

要在Python 2.7中引入3.x的除法规则，导入future的division：

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>>> from __future__ import division
>>> print 10 / 3
3.3333333333333335

当新版本的一个特性与旧版本不兼容时，该特性将会在旧版本中添加到future中，以便旧的代码能在旧版本中测试新特性。

python之安装第三方模块

python提供的模块管理工具：

easy_install

pip （推荐，已内置到python2.7.9）