详解Python中的from..import绝对导入语句

相对或者绝对import
更多的复杂部分已经从python2.5以来实现:导入一个模块可以指定使用绝对或者包相对的导入。这个计划将移动到使绝对的导入成为默认的细节在其他版本的python中。
我们假设你有一个包目录,像下面这样:

pkg/
pkg/__init__.py
pkg/main.py
pkg/string.py

上面定义了一个包称为 pkg 包含 pkg.main 和pkg.string 两个子模块。考虑在‘main.py'中的代码,什么事情会发生如果我们执行语句 import string 在python2.4或者更早的版本?他将会查询包的目录执行一个相对的import,找到pkg/string.py ,导入文件的内容作为pkg.string模块,这个模块的边界的名字是'string'在pkg.main模块中的名称空间。
如果pkg.string是你想要的这个非常不错。但是如果你仅仅想要的是python的基本的string模块?
没有清楚的方法忽略pkg.string以及寻找基本的模块;一般情况下你不得不去查看sys.modules中的内容,那有一点稍微的不清楚。Holger Krekel的py.std包提供了一个整齐的方法执行从基本库中导入的方法,improt py;py.std.string.jion(),但是那个包在python的安装过程是是不可用的。

阅读代码在相对导入方面也是不够清晰的,因为读者可能混淆string和pkg.string模块使用。Python用户可以马上知道那是不同的名称在基本库和自己的包模块之间,但是你不能保护你自己的子模块名字在一个新版本的python中。

从python2.5,你可以打开 import的行为直接去绝对导入使用一个 from __future__ import absolute_import 。这个绝对导入行为将成为一个默认的细节在将来的python中。一旦绝对导入被默认,import string 将总是寻找基本库。建议用户尽可能多的使用绝对导入,因此在你的代码中使用from pkg improt string是适宜的。在python2.*版本中需要:

from __future__ import absolute_import

示例1:
例如:在模块A.B.C中的代码:

from . import D     # 导入A.B.D
from .. import E    # 导入A.E
from ..F import G    # 导入A.F.G,.. 和 F是连着的,中间没有空格

.代表当前目录,..代表上一层目录,...代表上上层目录。

示例2:

目录结构:

package/
 __init__.py
 subpackage1/
  __init__.py
  moduleX.py
  moduleY.py
 subpackage2/
  __init__.py
  moduleZ.py
 moduleA.py

在subpackage1/moduleX.py 或者 subpackage1/__init__.py中可以这样导入module:

from .moduleY import spam
from .moduleY import spam as ham
from . import moduleY
from ..subpackage1 import moduleY
from ..subpackage2.moduleZ import eggs
from ..moduleA import foo
from ...package import bar
from ...sys import path

注意,from ...sys import path是合法的,但是不建议。直接from sys import path就行了。

(0)

相关推荐

  • Python import用法以及与from...import的区别

    在python用import或者from...import来导入相应的模块.模块其实就是一些函数和类的集合文件,它能实现一些相应的功能,当我们需要使用这些功能的时候,直接把相应的模块导入到我们的程序中,我们就可以使用了.这类似于C语言中的include头文件,Python中我们用import导入我们需要的模块. eg: 复制代码 代码如下: import sys print('================Python import mode==========================

  • Python如何import文件夹下的文件(实现方法)

    Python的import包含文件功能就跟PHP的include类似,但更确切的说应该更像是PHP中的require,因为Python里的import只要目标不存在就报错程序无法往下执行.要包含目录里的文件,PHP中只需要给对路径就OK.Python中则不同,下面来看看这个例子. 目录结构: a.py 要 import dir目录下的 b.py 文件.a.py代码如下: # coding=utf-8 "import dir 目录下的 b.py 文件" import dir.b prin

  • import的本质解析

    上一篇文章中我们介绍了python中hashlib模块用法示例,详情参见:http://www.jb51.net/article/127103.htm.今天我们看看import的有关内容. 编程时总是用到import导入,动不动就导入,很简单,但import到底是个什么功能,它的本质是什么? 一. 模块:用来从逻辑上来组织python代码(变量,函数,类,逻辑,实现一个功能),本质就是,py结尾的python文件 1.1 导入方法: import module import module1, m

  • Python中import导入上一级目录模块及循环import问题的解决

    import上一级目录的模块 python中,import module会去sys.path搜索,sys.path是个列表,并且我们可以动态修改. 要import某个目录的module,我们sys.path.insert(0,somedir)来加入搜索路径,就可以import了. 既然这样,要import上一级目录的module,可以sys.path.insert(0,parentdir). 不过这种写绝对路径的方式,如果文件放到其它地方,就不行了. 所以用动态方法来获取上一级目录. impor

  • python在不同层级目录import模块的方法

    使用python进行程序编写时,经常会使用第三方模块包.这种包我们可以通过python setup install 进行安装后,通过import XXX或from XXX import yyy 进行导入.不过如果是自己遍写的依赖包,又不想安装到python的相应目录,可以放到本目录里进行import进行调用:为了更清晰的理清程序之间的关系,例如我们会把这种包放到lib目录再调用.本篇就针对常见的模块调用方法汇总下. 一.同级目录下的调有 程序结构如下: -- src     |-- mod1.p

  • Python import自定义模块方法

    python包含子目录中的模块方法比较简单,关键是能够在sys.path里面找到通向模块文件的路径. 下面将具体介绍几种常用情况: (1)主程序与模块程序在同一目录下: 如下面程序结构: `-- src |-- mod1.py `-- test1.py 若在程序test1.py中导入模块mod1, 则直接使用import mod1或from mod1 import *; (2)主程序所在目录是模块所在目录的父(或祖辈)目录 如下面程序结构: `-- src |-- mod1.py |-- mod

  • 详解Python中的from..import绝对导入语句

    相对或者绝对import 更多的复杂部分已经从python2.5以来实现:导入一个模块可以指定使用绝对或者包相对的导入.这个计划将移动到使绝对的导入成为默认的细节在其他版本的python中. 我们假设你有一个包目录,像下面这样: pkg/ pkg/__init__.py pkg/main.py pkg/string.py 上面定义了一个包称为 pkg 包含 pkg.main 和pkg.string 两个子模块.考虑在'main.py'中的代码,什么事情会发生如果我们执行语句 import str

  • 详解python中的模块及包导入

    python中的导入关键字:import 以及from  import 1.import import一般用于导入包以及模块. 不过有个小问题: (1)当导入的是模块的时候是可以直接可以使用模块内的函数以及变量的, 比如说:包名为:com.test,在这个包底下有个模块为a.py,那么当其他包中的模块想要引入a模块的时候写法为 import com.test.a 在b.py中调用的方式为:com.test.a.(a中的函数或者变量),而不能直接写为a.(a中的函数名或者变量) (2)当导入的是包

  • 详解Python中import机制

    Python语言中import的使用很简单,直接使用import module_name语句导入即可.这里我主要写一下"import"的本质. Python官方定义: Python code in one module gains access to the code in another module by the process of importing it. 1.定义: 模块(module):用来从逻辑(实现一个功能)上组织Python代码(变量.函数.类),本质就是*.py文

  • 详解python中executemany和序列的使用方法

    详解python中executemany和序列的使用方法 一 代码 import sqlite3 persons=[ ("Jim","Green"), ("Hu","jie") ] conn=sqlite3.connect(":memory:") conn.execute("CREATE TABLE person(firstname,lastname)") conn.executeman

  • 详解python中 os._exit() 和 sys.exit(), exit(0)和exit(1) 的用法和区别

    详解python中 os._exit() 和 sys.exit(), exit(0)和exit(1) 的用法和区别 os._exit() 和 sys.exit() os._exit() vs sys.exit() 概述 Python的程序有两中退出方式:os._exit(), sys.exit().本文介绍这两种方式的区别和选择. os._exit()会直接将python程序终止,之后的所有代码都不会继续执行. sys.exit()会引发一个异常:SystemExit,如果这个异常没有被捕获,那

  • 详解python中的文件与目录操作

    详解python中的文件与目录操作 一 获得当前路径 1.代码1 >>>import os >>>print('Current directory is ',os.getcwd()) Current directory is D:\Python36 2.代码2 如果将上面的脚本写入到文件再运行 Current directory is E:\python\work 二 获得目录的内容 Python代码 >>> os.listdir (os.getcwd

  • 详解python中asyncio模块

    一直对asyncio这个库比较感兴趣,毕竟这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块,python也是在python 3.4中引入了协程的概念.也通过这次整理更加深刻理解这个模块的使用 asyncio 是干什么的? 异步网络操作并发协程 python3.0时代,标准库里的异步网络模块:select(非常底层) python3.0时代,第三方异步网络库:Tornado python3.4时代,asyncio:支持TCP,子进程 现在的asyncio,有了很多的模块已经在支持:aiohttp,ai

  • 详解python中的线程

    Python中创建线程有两种方式:函数或者用类来创建线程对象. 函数式:调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程. 类:创建threading.Thread的子类来包装一个线程对象. 1.线程的创建 1.1 通过thread类直接创建 import threading import time def foo(n): time.sleep(n) print("foo func:",n) def bar(n): time.sleep(n) prin

  • 详解Python中pyautogui库的最全使用方法

    在使用Python做脚本的话,有两个库可以使用,一个为PyUserInput库,另一个为pyautogui库.就本人而言,我更喜欢使用pyautogui库,该库功能多,使用便利.下面给大家介绍一下pyautogui库的使用方法.在cmd命令框中输入pip3 install pyautogui即可安装该库! 常用操作 我们在pyautogui库中常常使用的方法,如下: import pyautogui pyautogui.PAUSE = 1 # 调用在执行动作后暂停的秒数,只能在执行一些pyaut

  • 详解Python中namedtuple的使用

    namedtuple是Python中存储数据类型,比较常见的数据类型还有有list和tuple数据类型.相比于list,tuple中的元素不可修改,在映射中可以当键使用. namedtuple: namedtuple类位于collections模块,有了namedtuple后通过属性访问数据能够让我们的代码更加的直观更好维护. namedtuple能够用来创建类似于元祖的数据类型,除了能够用索引来访问数据,能够迭代,还能够方便的通过属性名来访问数据. 接下来通过本文给大家分享python nam

随机推荐