Python 模块、包、库和框架

如果你是 Python 新手，你可能会对它的所有库、包、模块和框架感到困惑。从上下文来看，你通常可以理解这些都是一些代码。但它们之间有什么区别呢？在本文中，我将用简单的术语解释 Python 模块、包、库和框架之间的区别。

现实世界中的程序非常复杂。即使是像掷骰子模拟器这样的简单游戏，如果从头开始编程，也需要大量代码。为了简化流程并提高效率，开发人员利用 模块化编程 ——一种将大型编码任务分解为更小、更易于管理的子任务的方法。这就是为什么 Python 有这么多模块、包、库和框架。

现在，让我们深入研究每个概念，以便了解它们之间的差异。

Python 模块

如果您希望代码井井有条，最好先对相关代码进行分组。 模块基本上是保存在扩展名为 .py 。您可以选择在模块中定义函数、类或变量。在模块中包含可运行代码也是可以的。

例如，让我们定义一个函数来欢迎新生参加某一课程：

def welcome_message(course):
  print("Thank you for subscribing to our " + course + " course. You will get all the details in an email shortly.")

为了将此函数存储在模块 welcome 中，我们将此代码保存在名为 welcome.py .

如果我们想在应用程序中使用此代码，我们首先需要使用 import 语句导入相应的模块。然后，我们将准备好使用此模块中定义的函数，通过使用 module.function () 语法调用该函数：

import welcome
welcome.welcome_message (“Python Basics Part 1”)
Output
Thank you for subscribing to our Python Basics Part 1 course. You will get all the details in the email shortly.

在同一个模块中定义许多不同的项目是很常见的。因此，您可能只想导入一个特定的函数，而不是整个模块。为此，您可以使用以下语法：

from welcome import welcome_message

如果您有使用 Python 的经验，那么您可能使用过模块。例如，您可能使用过：

• random 模块用于生成各种分布的伪随机数生成器。
• html 模块用于解析 HTML 页面。
• datetime 模块用于操作日期和时间数据。
• re 模块用于检测和解析 Python 中的正则表达式。

模块给你的 Python 代码带来了很多好处：

• 改进的开发流程。Python 模块可帮助您专注于任务的一小部分，而不是整个问题。这简化了开发过程，并使其不易出错。此外，模块通常以最小化相互依赖的方式编写。因此，由多名程序员组成的团队在同一个应用程序上工作更加可行。
• 您在一个模块中定义的功能可以在应用程序的不同部分使用，从而最大限度地减少重复代码。
• 单独的命名空间。 使用 Python 模块，您可以定义单独的命名空间，以避免应用程序不同部分的标识符之间发生冲突。

Python 包

开发大型应用程序时，您可能会得到许多难以管理的不同模块。在这种情况下，对模块进行分组和组织将大有裨益。这时包就派上用场了。

Python 包基本上是模块集合的目录。 包允许模块命名空间的层次结构。就像我们将硬盘上的文件组织到文件夹和子文件夹中一样，我们可以将模块组织到包和子包中。

要被视为包（或子包），目录必须包含一个名为 的文件 __init__.py 。此文件通常包含相应包的初始化代码。

例如，我们可以拥有以下 my_model 与我们的数据科学项目相关的模块的包：

我们可以使用点符号从此包中导入特定模块。例如，要从 dataset 上述包中导入模块，我们可以使用以下代码片段之一：

import my_model.training.dataset

或者

from my_model.training import dataset

接下来，我们可以选择仅从 y 模块导入函数 load_dataset() 。 dataset.p 以下任一选项都可以完成此工作：

import my_model.training.dataset.load_dataset()

或者

from my_model.training.dataset import load_dataset()

您可能已经在使用许多内置和开源 Python 包。例如：

• NumPy 是用于科学计算的基本 Python 包。
• pandas 是一个用于快速高效处理表格数据、时间序列、矩阵数据等的 Python 包。
• pytest 提供了多种模块来测试新代码，包括小型单元测试或复杂的功能测试。

随着应用程序变得越来越大并使用许多不同的模块，Python 包成为优化代码结构的关键组件。

Python 库

库是一个总称，指的是可重复使用的代码块。 通常，Python 库包含相关模块和包的集合。实际上，这个术语经常与“Python 包”互换使用，因为包也可以包含模块和其他包（子包）。然而，人们通常认为，包 是模块的集合，而 库是包的集合 .

开发人员经常创建 Python 库来与社区共享可重用的代码。为了消除从头编写代码的需要，他们创建了一组与同一领域相关的有用函数。

如今有成千上万个有用的库。我仅举几个例子：

• Matplotlib 库是 Python 中生成数据可视化的标准库。它支持构建基本的二维图形以及更复杂的动画和交互式可视化。
• PyTorch 是 Facebook 的 AI 研究实验室构建的开源深度学习库，用于在工业界和学术界实现先进的神经网络和前沿的研究思想。
• pygame 为开发人员提供了大量便捷的功能和工具，使游戏开发成为一项更直观的任务。
• Beautiful Soup 是一个非常流行的 Python 库，用于从网络获取数据。该库中的模块和包可帮助从 HTML 和 XML 文件中提取有用信息。
• Requests 是旨在简化 Python HTTP 请求的大量库的一部分。该库提供了一种直观的 JSON 方法，可帮助您避免手动将查询字符串添加到 URL。
• missingno 用于数据清理的 优秀 Python 库之一 .

顺便说一句， NumPy 和 pandas 包也经常被称为库。这​​是因为这些是具有广泛应用的复杂包（即分别是科学计算和数据处理）。它们还包括多个子包，因此基本上满足了 Python 库的定义。在 本文 .

Python 框架

与库类似，Python 框架是模块和包的集合，可帮助程序员加快开发过程。但是，框架通常比库更复杂。此外，虽然库包含执行特定操作的包，但 框架包含应用程序的基本流程和架构 .

如果将 应用程序开发与房屋建筑进行比较 ，Python 框架提供了所有必要的构建块，例如地基、墙壁、窗户和屋顶。然后，开发人员通过添加与房屋的警报系统、家具、电器等相当的功能，围绕此基础构建应用程序。

为了更好地理解，让我们回顾一下几个流行的框架：

• Django 是一个 Python 框架，用于以较少的代码量构建 Web 应用程序。它默认包含所有必要的功能，开发人员可以专注于他们的应用程序，而不必处理常规流程。
• Flask 是一个以轻量级和模块化设计而闻名的 Web 开发框架。它具有许多开箱即用的功能，并且可以轻松适应特定需求。
• Bottle 是另一个轻量级的 Web 开发框架，最初用于构建 API。它的独特之处在于，除了 Python 标准库 ，并且它在单个源文件中实现所有内容。

Python 框架为程序员提供了必要的基础，同时又不失灵活性，从而简化了 Web 开发流程。难怪 Netflix、Airbnb、Reddit 和 Udemy 等顶级应用程序都充分利用了 Python 框架的优势。

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