什么是模块

什么是模块？

　常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。但其实import加载的模块分为四个通用类别：

　　1.使用python编写的代码（.py文件）

　　2.已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展

　　3.包好一组模块的包

　　4.使用C编写并链接到python解释器的内置模块

为何要使用模块？

　　如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。

　　随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用。

 

模块的导入和使用

常用模块

 

collections模块

　　在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrdereDict等。

1.namedtuple：生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

2.deque：双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象

3.Counter：计数器，主要用来计数

4.OrderedDict：有序字典

5.defaultdict：带有默认值的字典

namedtuple

我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：

>>> p = (1,2)　　

但是，看到(1,2)，很难看出这个tuple是用来表示是一个坐标的。

这时，namedtuple就派上了用场：

>>> from collections import namedtuple>>> Point = namedtuple('Point',['x','y'])>>> p = Point(1,2)>>> p.x1>>> p.y2　　

类似的，如果要用坐标和半径表示一个圆，也可以用namedtuple定义：

# namedtuple('名称',[属性list]):Circle = namedtuple('Circle',['x','y','r'])　　

deque