13 | 搭建积木：Python 模块化
你好，我是景霄。
这是基础版块的最后一节。到目前为止，你已经掌握了 Python 这一门当代武功的基本招式和套路，走出了新手村，看到了更远的世界，有了和这个世界过过招的冲动。
于是，你可能开始尝试写一些不那么简单的系统性工程，或者代码量较大的应用程序。这时候，简单的一个 py 文件已经过于臃肿，无法承担一个重量级软件开发的重任。
今天这节课的主要目的，就是化繁为简，将功能模块化、文件化，从而可以像搭积木一样，将不同的功能，组件在大型工程中搭建起来。
简单模块化
说到最简单的模块化方式，你可以把函数、类、常量拆分到不同的文件，把它们放在同一个文件夹，然后使用
from your_file import function_name, class_name
的方式调用。之后，这些函数和类就可以在文件内直接使用了。
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# utils.py
def get_sum(a, b):
return a + b
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# class_utils.py
class Encoder(object):
def encode(self, s):
return s[::-1]
class Decoder(object):
def decode(self, s):
return ‘’.join(reverse(list(s)))
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# main.py
from utils import get_sum
from class_utils import *
print(get_sum(1, 2))
encoder = Encoder()
decoder = Decoder()
print(encoder.encode('abcde'))
print(encoder.encode('edcba'))
########## 输出 ##########
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edcba
abcde
```
我们来看这种方式的代码：get\_sum() 函数定义在 utils.py，Encoder 和 Decoder 类则在 class\_utils.py，我们在 main 函数直接调用 from import ，就可以将我们需要的东西 import 过来。
非常简单。
但是这就足够了吗？当然不，慢慢地，你会发现，所有文件都堆在一个文件夹下也并不是办法。
于是，我们试着建一些子文件夹：
```
# utils/utils.py
def get_sum(a, b):
return a + b
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# utils/class_utils.py
class Encoder(object):
def encode(self, s):
return s[::-1]
class Decoder(object):
def decode(self, s):
return ‘’.join(reverse(list(s)))
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# main.py
from utils.utils import get_sum
print(get_sum(1, 2))
########## 输出 ##########
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# src/sub_main.py
import sys
sys.path.append("..")
from utils.class_utils import *
encoder = Encoder()
decoder = Decoder()
print(encoder.encode(‘abcde’))
print(encoder.encode(’edcba’))
########## 输出 ##########
edcba
abcde
.
├── utils
│ ├── util.py
│ └── class_util.py
├── src
│ └── sub_main.py
└── main.py
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很容易看出，main.py 调用子目录的模块时，只需要使用
.
代替
/
来表示子目录，utils.utils 表示 utils 子文件夹下的 utils.py 模块就行。
那如果我们想调用上层目录呢？注意，
sys.path.append("..")
表示将当前程序所在位置向上提了一级，之后就能调用 utils 的模块了。
同时要注意一点，import 同一个模块只会被执行一次，这样就可以防止重复导入模块出现问题。当然，良好的编程习惯应该杜绝代码多次导入的情况。在 Facebook 的编程规范中，除了一些极其特殊的情况，import 必须位于程序的最前端。
最后我想再提一下版本区别。你可能在许多教程中看到过这样的要求：我们还需要在模块所在的文件夹新建一个
__init__.py
，内容可以为空，也可以用来表述包对外暴露的模块接口。不过，事实上，这是 Python 2 的规范。在 Python 3 规范中，
__init__.py
并不是必须的，很多教程里没提过这一点，或者没讲明白，我希望你还是能注意到这个地方。
整体而言，这就是最简单的模块调用方式了。在我初用 Python 时，这种方式已经足够我完成大学期间的项目了，毕竟，很多学校项目的文件数只有个位数，每个文件代码也只有几百行，这种组织方式能帮我顺利完成任务。
但是在我来到 Facebook 后，我发现，一个项目组的 workspace 可能有上千个文件，有几十万到几百万行代码。这种调用方式已经完全不够用了，学会新的组织方式迫在眉睫。
接下来，我们就系统学习下，模块化的科学组织方式。
项目模块化
我们先来回顾下相对路径和绝对路径的概念。
在 Linux 系统中，每个文件都有一个绝对路径，以
/
开头，来表示从根目录到叶子节点的路径，例如
/home/ubuntu/Desktop/my_project/test.py
，这种表示方法叫作绝对路径。
另外，对于任意两个文件，我们都有一条通路可以从一个文件走到另一个文件，例如
/home/ubuntu/Downloads/example.json
。再如，我们从 test.py 访问到 example.json，需要写成
'../../Downloads/example.json'
，其中
..
表示上一层目录。这种表示方法，叫作相对路径。
通常，一个 Python 文件在运行的时候，都会有一个运行时位置，最开始时即为这个文件所在的文件夹。当然，这个运行路径以后可以被改变。运行
sys.path.append("..")
，则可以改变当前 Python 解释器的位置。不过，一般而言我并不推荐，固定一个确定路径对大型工程来说是非常必要的。
理清楚这些概念后，我们就很容易搞懂，项目中如何设置模块的路径。
首先，你会发现，相对位置是一种很不好的选择。因为代码可能会迁移，相对位置会使得重构既不雅观，也易出错。因此，在大型工程中尽可能使用绝对位置是第一要义。对于一个独立的项目，所有的模块的追寻方式，最好从项目的根目录开始追溯，这叫做相对的绝对路径。
事实上，在 Facebook 和 Google，整个公司都只有一个代码仓库，全公司的代码都放在这个库里。我刚加入 Facebook 时对此感到很困惑，也很新奇，难免会有些担心：
这样做似乎会增大项目管理的复杂度吧？
是不是也会有不同组代码隐私泄露的风险呢？
后来，随着工作的深入，我才发现了这种代码仓库独有的几个优点。
第一个优点，简化依赖管理。整个公司的代码模块，都可以被你写的任何程序所调用，而你写的库和模块也会被其他人调用。调用的方式，都是从代码的根目录开始索引，也就是前面提到过的相对的绝对路径。这样极大地提高了代码的分享共用能力，你不需要重复造轮子，只需要在写之前，去搜一下有没有已经实现好的包或者框架就可以了。
第二个优点，版本统一。不存在使用了一个新模块，却导致一系列函数崩溃的情况；并且所有的升级都需要通过单元测试才可以继续。
第三个优点，代码追溯。你可以很容易追溯，一个 API 是从哪里被调用的，它的历史版本是怎样迭代开发，产生变化的。
如果你有兴趣，可以参考这篇论文：https://cacm.acm.org/magazines/2016/7/204032-why-google-stores-billions-of-lines-of-code-in-a-single-repository/fulltext
在做项目的时候，虽然你不可能把全世界的代码都放到一个文件夹下，但是类似模块化的思想还是要有的——那就是以项目的根目录作为最基本的目录，所有的模块调用，都要通过根目录一层层向下索引的方式来 import。
明白了这一点后，这次我们使用 PyCharm 来创建一个项目。这个项目结构如下所示：
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.
├── proto
│ ├── mat.py
├── utils
│ └── mat_mul.py
└── src
└── main.py
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# proto/mat.py
class Matrix(object):
def __init__(self, data):
self.data = data
self.n = len(data)
self.m = len(data[0])
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# utils/mat_mul.py
from proto.mat import Matrix
def mat_mul(matrix_1: Matrix, matrix_2: Matrix):
assert matrix_1.m == matrix_2.n
n, m, s = matrix_1.n, matrix_1.m, matrix_2.m
result = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(s)]
for i in range(n):
for j in range(s):
for k in range(m):
result[i][k] += matrix_1.data[i][j] * matrix_2.data[j][k]
return Matrix(result)
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# src/main.py
from proto.mat import Matrix
from utils.mat_mul import mat_mul
a = Matrix([[1, 2], [3, 4]])
b = Matrix([[5, 6], [7, 8]])
print(mat_mul(a, b).data)
########## 输出 ##########
[[19, 22], [43, 50]]
```
这个例子和前面的例子长得很像，但请注意
utils/mat_mul.py
，你会发现，它 import Matrix 的方式是
from proto.mat
。这种做法，直接从项目根目录中导入，并依次向下导入模块 mat.py 中的 Matrix，而不是使用
..
导入上一级文件夹。
是不是很简单呢？对于接下来的所有项目，你都能直接使用 Pycharm 来构建。把不同模块放在不同子文件夹里，跨模块调用则是从顶层直接索引，一步到位，非常方便。
我猜，这时你的好奇心来了。你尝试使用命令行进入 src 文件夹，直接输入
Python main.py
，报错，找不到 proto。你不甘心，退回到上一级目录，输入
Python src/main.py
，继续报错，找不到 proto。
Pycharm 用了什么黑魔法呢？
实际上，Python 解释器在遇到 import 的时候，它会在一个特定的列表中寻找模块。这个特定的列表，可以用下面的方式拿到：
```
import sys
print(sys.path)
########## 输出 ##########
['', '/usr/lib/python36.zip', '/usr/lib/python3.6', '/usr/lib/python3.6/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.6/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']
```
请注意，它的第一项为空。其实，Pycharm 做的一件事，就是将第一项设置为项目根目录的绝对地址。这样，每次你无论怎么运行 main.py，import 函数在执行的时候，都会去项目根目录中找相应的包。
你说，你想修改下，使得普通的 Python 运行环境也能做到？这里有两种方法可以做到：
```
import sys
sys.path[0] = '/home/ubuntu/workspace/your_projects'
```
第一种方法，“大力出奇迹”，我们可以强行修改这个位置，这样，你的 import 接下来肯定就畅通无阻了。但这显然不是最佳解决方案，把绝对路径写到代码里，是我非常不推荐的方式（你可以写到配置文件中，但找配置文件也需要路径寻找，于是就会进入无解的死循环）。
第二种方法，是修改 PYTHONHOME。这里我稍微提一下 Python 的 Virtual Environment（虚拟运行环境）。Python 可以通过 Virtualenv 工具，非常方便地创建一个全新的 Python 运行环境。
事实上，我们提倡，对于每一个项目来说，最好要有一个独立的运行环境来保持包和模块的纯净性。更深的内容超出了今天的范围，你可以自己查资料了解。
回到第二种修改方法上。在一个 Virtual Environment 里，你能找到一个文件叫 activate，在这个文件的末尾，填上下面的内容：
```
export PYTHONPATH="/home/ubuntu/workspace/your_projects"
```
这样，每次你通过 activate 激活这个运行时环境的时候，它就会自动将项目的根目录添加到搜索路径中去。
神奇的
if __name__ == '__main__'
最后一部分，我们再来讲讲
if __name__ == '__main__'
，这个我们经常看到的写法。
Python 是脚本语言，和 C++、Java 最大的不同在于，不需要显式提供 main() 函数入口。如果你有 C++、Java 等语言经验，应该对 main() {} 这样的结构很熟悉吧？
不过，既然 Python 可以直接写代码，
if __name__ == '__main__'
这样的写法，除了能让 Python 代码更好看（更像 C++ ）外，还有什么好处吗？
项目结构如下：
```
.
├── utils.py
├── utils_with_main.py
├── main.py
└── main_2.py
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# utils.py
def get_sum(a, b):
return a + b
print(’testing’)
print(’{} + {} = {}’.format(1, 2, get_sum(1, 2)))
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# utils_with_main.py
def get_sum(a, b):
return a + b
if __name__ == '__main__':
print('testing')
print('{} + {} = {}'.format(1, 2, get_sum(1, 2)))
|
# main.py
from utils import get_sum
print(‘get_sum: ‘, get_sum(1, 2))
########## 输出 ##########
testing
1 + 2 = 3
get_sum: 3
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# main_2.py
from utils_with_main import get_sum
print('get_sum: ', get_sum(1, 2))
########## 输出 ##########
get_sum_2: 3
```
看到这个项目结构，你就很清晰了吧。
import 在导入文件的时候，会自动把所有暴露在外面的代码全都执行一遍。因此，如果你要把一个东西封装成模块，又想让它可以执行的话，你必须将要执行的代码放在
if __name__ == '__main__'
下面。
为什么呢？其实，
__name__
作为 Python 的魔术内置参数，本质上是模块对象的一个属性。我们使用 import 语句时，
__name__
就会被赋值为该模块的名字，自然就不等于
__main__
了。更深的原理我就不做过多介绍了，你只需要明白这个知识点即可。
总结
今天这节课，我为你讲述了如何使用 Python 来构建模块化和大型工程。这里需要强调几点：
通过绝对路径和相对路径，我们可以 import 模块；
在大型工程中模块化非常重要，模块的索引要通过绝对路径来做，而绝对路径从程序的根目录开始；
记着巧用
if __name__ == '__main__'
来避开 import 时执行。
思考题
最后，我想为你留一道思考题。
from module_name import *
和
import module_name
有什么区别呢？欢迎留言和我分享，也欢迎你把这篇文章分享给你的同事、朋友。
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