第八节：模块

到这一节，Python 基础学习就接近尾声了。

这一节学的是 模块——把代码按功能切分、复用别人写好的代码的关键工具。

本节脉络

• 一、Python 模块简介
• 二、模块的使用：import / from···import / from ··· import *
• 三、主模块和非主模块（__name__ == '__main__'）
• 四、包（Package）
• 五、作用域（public / private）

提示：本节的练习全部使用 Python 内置标准库（math / random / datetime / json 等），不会让你创建额外的 .py 文件。

一、Python 模块简介

随着代码越写越多，把所有代码都堆到一个文件里会越来越难维护。

之前我们学过：

• 函数：把一段功能封装起来，方便重复使用
• 类：把相关的变量和函数封装到一起

而 模块 比类更高一级——一个模块里可以放变量、函数、类。

┌─────────────────────┐
│ 模块                 │
│                     │
│  变量                │
│                     │
│  函数                │
│                     │
│  ┌────────────────┐ │
│  │ 类              │ │
│  │   变量1/变量2... │ │
│  │   函数1/函数2... │ │
│  └────────────────┘ │
└─────────────────────┘

封装函数用 def，封装类用 class，封装模块不需要任何关键字——

在 Python 中，一个 .py 文件就是一个模块（Module）。

为什么要用模块？

1. 提高可维护性——按功能拆分到不同文件，不再是一个巨型脚本
2. 代码复用——别人写好的模块可以直接拿来用，不必从零造轮子
3. 避免命名冲突——相同名字的函数和变量可以分别存在不同模块中

Python 自带了很多非常有用的模块（叫 标准库），装好 Python 就能用，比如 math、random、datetime、json、os、sys ……

模块大致分两类：

• 标准库模块：Python 自带，比如 math
• 自定义模块：你自己写的 .py 文件
• 第三方模块：别人发布到 PyPI 上、用 pip install 安装的

本节练习主要用标准库。

二、模块的使用

要使用某个模块，必须先 导入。导入的关键字是 import。

1、import

最基本的语法：

import 模块名

也可以一次导入多个：

import module1, module2, module3

例子——使用标准库 math 模块的 pi 属性：

import math

print(math.pi)

输出：

3.141592653589793

一个模块只会被导入一次，不管你写了多少次 import。重复 import 不会重复执行模块代码。

2、from ··· import

import math 只是把 math 这个模块整体引进来，使用里面的东西必须写前缀（math.pi、math.sqrt(...)）。

如果只想用模块里的某一个函数或属性，可以直接 挑出来导入：

from 模块名 import 名字1, 名字2, ...

对比一下：

# 写法 1：import 整个模块
import math
print(math.pi)        # 必须写 math. 前缀

# 写法 2：from···import 直接拎出来
from math import pi
print(pi)             # 不用写 math.

两种都可以，看场景：

• 用得多 / 怕重名 → import math
• 只用一两个、想少打字 → from math import pi, sqrt

3、from ··· import *

如果想把模块里 所有公开 的名字一次性全部拉进当前命名空间：

from math import *

print(pi)
print(sqrt(16))

⚠️ 不推荐这么写。会把一堆名字塞进当前作用域，容易和你自己定义的变量名冲突，代码也变得不清晰。除非交互式探索，正式代码里基本不用。

4、起别名（as）

模块名太长？可以起别名：

import datetime as dt

today = dt.date(2026, 1, 1)
print(today)

数据科学圈最常见的两个：

import numpy as np
import pandas as pd

三、主模块和非主模块

1、定义

• 主模块：被 直接运行 的那个 .py 文件
• 非主模块：被别的模块 import 进来的那个

类比：你 python a.py，a 就是主模块；a.py 里如果 import b，b 就是非主模块。

2、__name__ 属性

怎么在代码里判断 当前模块到底是被直接运行还是被别人 import 的？

Python 给每个模块都设置了一个特殊变量 __name__：

• 模块被 直接运行 时，__name__ 的值就是字符串 '__main__'
• 模块被 import 时，__name__ 的值就是模块名本身（比如 'mymod'）

所以经典写法是：

# mymod.py

def main():
    print('正在运行 main 逻辑')

if __name__ == '__main__':
    main()

效果：

• 直接 python mymod.py → 打印 正在运行 main 逻辑
• 别的文件 import mymod → 不会自动跑 main()，函数依然可以被调用

这是 Python 中最常见的一段「魔法咒语」。它的意义是：写一个模块时，既能让它当库被别人 import，又能让它能直接被运行做测试或当脚本用。

3、为什么要这么写？

不写 if __name__ == '__main__': 守卫的话，模块里所有顶层代码 都会在被 import 时执行——往往不是你想要的。

# bad_mymod.py
def add(a, b):
    return a + b

print(add(1, 2))   # 这一行会在被 import 时立刻执行

# 别的文件
import bad_mymod   # 副作用：屏幕上立刻打印了 3

加上 if __name__ == '__main__': 包裹后，这个 print(add(1, 2)) 就只在直接运行时执行，被 import 时不会触发。

四、包（Package）和作用域

1、什么是包

模块多了，难免会出现重名——你写了一个 utils.py，别人也写了一个 utils.py，怎么办？

Python 的解决方案是 包（Package）：用 目录 来组织模块，不同目录下可以有同名模块。

一个典型的包结构：

myproject/
└── com/
    └── learn/
        └── module/
            ├── __init__.py
            └── lname.py     ← 完整名是 com.learn.module.lname

注意每个目录里都有一个 __init__.py：

这个文件 必须存在（哪怕是空的），Python 才会把这个目录当成包，而不是普通目录。

__init__.py 本身也是一个模块——它对应的模块名就是 包名本身。

导入包里的模块时，用点号一层层进去：

import com.learn.module.lname
from com.learn.module import lname
from com.learn.module.lname import some_func

现代 Python（3.3+）也支持 命名空间包——不强制要求 __init__.py。但传统包结构仍然最常见，初学阶段记住「目录里要有 __init__.py」就够了。

2、作用域：public vs private

学过 Java / C++ 的同学知道，类成员可以标 public / private。

Python 没有真正的访问控制关键字，但有一套约定俗成的命名规则：

举例：

def _diamond_vip(lv):
    print('尊敬的钻石会员用户，您好')
    return f'DiamondVIP{lv}'


def _gold_vip(lv):
    print('尊敬的黄金会员用户，您好')
    return f'GoldVIP{lv}'


def vip_lv_name(lv):
    """对外公开的入口"""
    if lv == 1:
        print(_gold_vip(lv))
    elif lv == 2:
        print(_diamond_vip(lv))


vip_lv_name(2)

输出：

尊敬的钻石会员用户，您好
DiamondVIP2

vip_lv_name 是公开的（外部调用入口），_diamond_vip / _gold_vip 名字带下划线——告诉别人「这是我内部用的辅助函数，别去依赖它」。

⚠️ Python 不会真的阻止你访问 _xxx，只是 大家约定 不要这么干。代码就像城市的红绿灯，靠协作而不是栏杆。

五、几个常用的标准库

下面这几个是日常开发里 超高频 出现的标准库模块，先认识一下，下面几道练习也会用到。

1、math —— 数学函数

import math

print(math.pi)          # 圆周率 3.141592653589793
print(math.e)           # 自然常数 e
print(math.sqrt(16))    # 平方根 → 4.0
print(math.floor(3.7))  # 向下取整 → 3
print(math.ceil(3.2))   # 向上取整 → 4

2、random —— 随机数

import random

random.seed(42)              # 固定随机种子，结果可复现
print(random.randint(1, 10)) # 1-10 之间的随机整数（含两端）
print(random.choice(['A', 'B', 'C']))  # 随机选一个

在练习里我们会用 random.seed(...) 固定结果——这样判分时输出就稳定了。

3、datetime —— 日期与时间

from datetime import date, datetime

d = date(2026, 1, 1)
print(d.year, d.month, d.day)  # 2026 1 1

now = datetime(2026, 1, 1, 12, 30, 0)
print(now)                     # 2026-01-01 12:30:00

4、json —— JSON 序列化

把 Python 字典 / 列表 转成 JSON 字符串：

import json

data = {'name': 'Alice', 'age': 18}
print(json.dumps(data))

输出：

{"name": "Alice", "age": 18}

反过来——把 JSON 字符串解析回 Python 对象：

import json

s = '{"name": "Alice", "age": 18}'
obj = json.loads(s)
print(obj['name'])   # Alice

下面来动手练几道。每道题都需要你 使用 import 语句 引入对应的标准库。