python中如何组织项目工程文件

一、项目工程文件目录

一个典型的Python项目工程目录结构可以帮助你更好地组织代码、资源和测试，从而使得项目更加清晰和易于维护。

my_project/ │ ├── my_project/ # 项目的主代码包 │ ├── __init__.py # 包初始化文件 │ ├── module_1.py # 示例模块1 │ └── module_2.py # 示例模块2 │ ├── tests/ # 测试代码目录 │ ├── __init__.py # 测试包初始化文件 │ ├── test_module_1.py # 模块1的单元测试 │ └── test_module_2.py # 模块2的单元测试 │ ├── docs/ # 项目文档 │ └── ... # 文档文件或子目录 │ ├── setup.py # 构建和安装脚本 ├── pyproject.toml # 定义构建系统要求（PEP 518） ├── requirements.txt # 列出项目依赖 ├── README.md # 项目说明文档 ├── LICENSE # 许可证信息 └── .gitignore # Git版本控制忽略规则

目录和文件说明

my_project/：这是你的Python项目的主要源代码所在的地方。每个模块可以是单独的.py文件或者更复杂的子包。tests/：这个目录用于存放所有与项目相关的测试代码。保持测试代码独立于源代码有助于保持代码的整洁性。docs/：这里存放项目的文档资料，可以包括使用指南、API文档等。setup.py 和 pyproject.toml：这两个文件用于定义如何打包你的项目以及它的依赖关系。setup.py是传统的配置文件，而pyproject.toml是根据PEP 518引入的新标准。requirements.txt：列出项目依赖的所有外部库及其版本，便于在其他环境中复现项目的依赖环境。README.md：提供项目的简要介绍、安装步骤、使用方法等信息。LICENSE：包含项目的开源许可协议文本。.gitignore：指定Git不应跟踪的文件模式，通常包括编译生成的文件、日志文件、本地配置等。 二、模块

在初步学习python之前我们基本上是用命令行通过 python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。

为此 Python 提供了一个办法，把这些定义存放在文件中，为一些脚本或者交互式的解释器实例使用，这个文件被称为模块。一个.py文件就称之为一个模块（Module）。

模块的作用

代码复用：将常用的功能封装到模块中，可以在多个程序中重复使用。命名空间管理：模块可以避免命名冲突，不同模块中的同名函数或变量不会互相干扰。代码组织：将代码按功能划分到不同的模块中，使程序结构更清晰。 1.典型python文件 #!/usr/bin/python3 # 文件名: hello.py # -*- coding: utf-8 -*- ' a test module ' __author__ = 'Michael Liao' import sys print('命令行参数如下:') for i in sys.argv: print(i) print('\n\nPython 路径为：', sys.path, '\n') Shebang (#! /usr/bin/python3):

这一行被称为Shebang或hashbang，它位于文件的绝对开头。它的作用是指定该脚本使用的解释器路径。在这个例子中，#!/usr/bin/python3告诉操作系统这个脚本应该使用Python 3来执行。这对于在Unix、Linux和macOS等系统上直接运行脚本特别有用。

编码声明 (# – coding: utf-8 --):

这行注释指定了源代码文件的字符编码格式为UTF-8。虽然Python 3默认使用UTF-8编码，但明确指定编码可以避免一些潜在的编码问题，尤其是在处理非ASCII字符时。

模块文档字符串 (’ a test module '):

紧接在文件头部之后的是一个字符串字面量，它通常被用作模块级别的文档字符串（docstring）。这是对整个模块的目的和功能的简短描述，有助于其他开发者快速了解该模块的作用。

作者信息 (author = ‘Michael Liao’):

__author__是一个特殊变量，用于标识脚本或模块的作者。这是一种约定俗成的做法，尽管不是必须的，但它有助于识别模块的创作者或维护者。

导入模块 (import sys):

import sys语句用于导入Python标准库中的sys模块。通过导入这个模块，你可以访问与Python解释器及其环境交互的功能，比如命令行参数(sys.argv)和Python搜索路径(sys.path)。

2.引入模块 （1）import 语句

想使用 Python 源文件，只需在另一个源文件里执行 import 语句，语法如下：

import module1[, module2[,... moduleN]

当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。

搜索路径时一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块 support，需要把命令放在脚本的顶端：

#!/usr/bin/python3 # Filename: support.py def print_func( par ): print ("Hello : ", par) return

test.py 引入 support 模块：

#!/usr/bin/python3 # Filename: test.py # 导入模块 import support # 现在可以调用模块里包含的函数了 support.print_func("World") （2）模块的搜索路径

当导入一个模块时，Python 会按照以下顺序查找模块：

当前目录。环境变量 PYTHONPATH 指定的目录。Python 标准库目录。.pth 文件中指定的目录。 >>> ['/root', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages'] （3）from … import 语句

Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中，语法如下：

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

例如，要导入模块 fibo 的 fib 函数，使用如下语句：

# Filename: fibo.py # 斐波那契(fibonacci)数列模块 def fib(n): # 定义到 n 的斐波那契数列 a, b = 0, 1 while b < n: print(b, end=' ') a, b = b, a+b print() def fib2(n): # 返回到 n 的斐波那契数列 result = [] a, b = 0, 1 while b < n: result.append(b) a, b = b, a+b return result >>> from fibo import fib, fib2 >>> fib(500) 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这个声明不会把整个fibo模块导入到当前的命名空间中，它只会将fibo里的fib函数引入进来。

（4）给模块起别名

使用 as 关键字为模块或函数起别名：

import numpy as np # 将 numpy 模块别名设置为 np from math import sqrt as square_root # 将 sqrt 函数别名设置为 square_root （5）from … import * 语句

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：

from modname import *

这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。

不推荐，容易引起命名冲突。

（6）__name__ 属性

当我们在命令行运行模块文件时，Python解释器把一个特殊变量__name__置为__main__，而如果在其他地方导入该模块时，if判断将失败，因此，这种if测试可以让一个模块通过命令行运行时执行一些额外的代码，最常见的就是运行测试。

if __name__=='__main__': test()

一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。

#!/usr/bin/python3 # Filename: using_name.py if __name__ == '__main__': print('程序自身在运行') else: print('我来自另一模块') 运行输出如下：

如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用 __name__ 属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

$ python using_name.py 程序自身在运行 $ python >>> import using_name 我来自另一模块 >>> 3.标准模块

以下是一些 Python3 标准库中的模块：

os 模块：os 模块提供了许多与操作系统交互的函数，例如创建、移动和删除文件和目录，以及访问环境变量等。

sys 模块：sys 模块提供了与 Python 解释器和系统相关的功能，例如解释器的版本和路径，以及与 stdin、stdout 和 stderr 相关的信息。

time 模块：time 模块提供了处理时间的函数，例如获取当前时间、格式化日期和时间、计时等。

datetime 模块：datetime 模块提供了更高级的日期和时间处理函数，例如处理时区、计算时间差、计算日期差等。

random 模块：random 模块提供了生成随机数的函数，例如生成随机整数、浮点数、序列等。

math 模块：math 模块提供了数学函数，例如三角函数、对数函数、指数函数、常数等。

re 模块：re 模块提供了正则表达式处理函数，可以用于文本搜索、替换、分割等。

json 模块：json 模块提供了 JSON 编码和解码函数，可以将 Python 对象转换为 JSON 格式，并从 JSON 格式中解析出 Python 对象。

urllib 模块：urllib 模块提供了访问网页和处理 URL 的功能，包括下载文件、发送 POST 请求、处理 cookies 等。

(1)操作系统接口

os 模块提供了不少与操作系统相关联的函数，例如文件和目录的操作。

import os # 获取当前工作目录 current_dir = os.getcwd() print("当前工作目录:", current_dir) # 列出目录下的文件 files = os.listdir(current_dir) print("目录下的文件:", files) (2)文件通配符

glob 模块提供了一个函数用于从目录通配符搜索中生成文件列表:

>>> import glob >>> glob.glob('*.py') ['primes.py', 'random.py', 'quote.py'] (3)命令行参数

通用工具脚本经常调用命令行参数。这些命令行参数以链表形式存储于 sys 模块的 argv 变量。例如在命令行中执行 “python demo.py one two three” 后可以得到以下输出结果:

>>> import sys >>> print(sys.argv) ['demo.py', 'one', 'two', 'three'] 三、命名空间

命名空间(Namespace)是从名称到对象的映射，大部分的命名空间都是通过 Python 字典来实现的。

命名空间提供了在项目中避免名字冲突的一种方法。各个命名空间是独立的，没有任何关系的，所以一个命名空间中不能有重名，但不同的命名空间是可以重名而没有任何影响。

一般有三种命名空间：

内置名称（built-in names）， Python 语言内置的名称，比如函数名 abs、char 和异常名称 BaseException、Exception 等等。全局名称（global names），模块中定义的名称，记录了模块的变量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。局部名称（local names），函数中定义的名称，记录了函数的变量，包括函数的参数和局部定义的变量。（类中定义的也是）

Python 的查找顺序为：局部的命名空间 -> 全局命名空间 -> 内置命名空间。

1.命名空间的生命周期

命名空间的生命周期取决于对象的作用域，如果对象执行完成，则该命名空间的生命周期就结束。

因此，我们无法从外部命名空间访问内部命名空间的对象。

# var1 是全局名称 var1 = 5 def some_func(): # var2 是局部名称 var2 = 6 def some_inner_func(): # var3 是内嵌的局部名称 var3 = 7

如下图所示，相同的对象名称可以存在于多个命名空间中。

四、作用域

作用域就是一个 Python 程序可以直接访问命名空间的正文区域。

在一个 python 程序中，直接访问一个变量，会从内到外依次访问所有的作用域直到找到，否则会报未定义的错误。

Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。

变量的作用域决定了在哪一部分程序可以访问哪个特定的变量名称。

1.作用域的分类

Python 的作用域一共有 4 种，分别是：

有四种作用域：

L（Local）：最内层，包含局部变量，比如一个函数/方法内部。E（Enclosing）：包含了非局部(non-local)也非全局(non-global)的变量。比如两个嵌套函数，一个函数（或类） A 里面又包含了一个函数 B ，那么对于 B 中的名称来说 A 中的作用域就为 nonlocal。G（Global）：当前脚本的最外层，比如当前模块的全局变量。B（Built-in）： 包含了内建的变量/关键字等，最后被搜索。

LEGB 规则（Local, Enclosing, Global, Built-in）：Python 查找变量时的顺序是： L –> E –> G –> B。

Local：当前函数的局部作用域。Enclosing：包含当前函数的外部函数的作用域（如果有嵌套函数）。Global：当前模块的全局作用域。Built-in：Python 内置的作用域。 在局部找不到，便会去局部外的局部找（例如闭包），再找不到就会去全局找，再者去内置中找。

g_count = 0 # 全局作用域 def outer(): o_count = 1 # 闭包函数外的函数中 def inner(): i_count = 2 # 局部作用域 2.全局变量和局部变量

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。

局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。

在函数内部声明的变量只在函数内部的作用域中有效，调用函数时，这些内部变量会被加入到函数内部的作用域中，并且不会影响到函数外部的同名变量，如下实例：

#!/usr/bin/python3 total = 0 # 这是一个全局变量 # 可写函数说明 def sum( arg1, arg2 ): #返回2个参数的和." total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量. print ("函数内是局部变量 : ", total) return total #调用sum函数 sum( 10, 20 ) print ("函数外是全局变量 : ", total) 3.global 和 nonlocal关键字

当内部作用域想修改外部作用域的变量时，就要用到 global 和 nonlocal 关键字了。

以下实例修改全局变量 num：

#!/usr/bin/python3 num = 1 def fun1(): global num # 需要使用 global 关键字声明 print(num) num = 123 print(num) fun1() print(num) # 以上实例输出结果： 1 123 123

如果要修改嵌套作用域（enclosing 作用域，外层非全局作用域）中的变量则需要 nonlocal 关键字了，如下实例：

#!/usr/bin/python3 def outer(): num = 10 def inner(): nonlocal num # nonlocal关键字声明 num = 100 print(num) inner() print(num) outer() # 以上实例输出结果： 100 100 总结 全局变量在函数外部定义，可以在整个文件中访问。局部变量在函数内部定义，只能在函数内访问。使用 global 可以在函数中修改全局变量。使用 nonlocal 可以在嵌套函数中修改外部函数的变量。 4.模块间公开与私有的作用域

在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量我们希望给别人使用，有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。

类似java中public和private修饰符，而在Python中没有修饰符关键字，是通过_前缀来实现的。

正常的函数和变量名是公开的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；

类似__xxx__这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊变量，hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问，我们自己的变量一般不要用这种变量名；

类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用，比如_abc，__abc等；

之所以我们说，private函数和变量“不应该”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量，但是，从编程习惯上不应该引用private函数或变量。

private函数或变量不应该被别人引用，那它们有什么用呢？请看例子：

def _private_1(name): return 'Hello, %s' % name def _private_2(name): return 'Hi, %s' % name def greeting(name): if len(name) > 3: return _private_1(name) else: return _private_2(name)

我们在模块里公开greeting()函数，而把内部逻辑用private函数隐藏起来了，这样，调用greeting()函数不用关心内部的private函数细节，这也是一种非常有用的代码封装和抽象的方法，即：

外部不需要引用的函数全部定义成private，只有外部需要引用的函数才定义为public。

五、包

如果不同的人编写的模块名相同怎么办？为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。

包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用"点模块名称"。

比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。

举个例子，一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块，一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块。

现在，假设我们的abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了，于是我们可以通过包来组织模块，避免冲突。方法是选择一个顶层包名，比如mycompany，按照如下目录存放：

mycompany ├─ __init__.py ├─ abc.py └─ xyz.py

引入了包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那所有模块都不会与别人冲突。现在，abc.py模块的名字就变成了mycompany.abc，类似的，xyz.py的模块名变成了mycompany.xyz。

就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。

请注意，每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。

__init__.py可以是空文件，也可以有Python代码，因为__init__.py本身就是一个模块，而它的模块名就是mycompany。

最简单的情况，放一个空的 :file:__init__.py就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为__all__变量赋值。

1.案例分析

不妨假设你想设计一套统一处理声音文件和数据的模块（或者称之为一个"包"）。

现存很多种不同的音频文件格式（基本上都是通过后缀名区分的，例如： .wav，:file:.aiff，:file:.au，），所以你需要有一组不断增加的模块，用来在不同的格式之间转换。

并且针对这些音频数据，还有很多不同的操作（比如混音，添加回声，增加均衡器功能，创建人造立体声效果），所以你还需要一组怎么也写不完的模块来处理这些操作。

这里给出了一种可能的包结构（在分层的文件系统中）:

sound/ 顶层包 __init__.py 初始化 sound 包 formats/ 文件格式转换子包 __init__.py wavread.py wavwrite.py aiffread.py aiffwrite.py auread.py auwrite.py ... effects/ 声音效果子包 __init__.py echo.py surround.py reverse.py ... filters/ filters 子包 __init__.py equalizer.py vocoder.py karaoke.py ...

在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。

2.如何导入包中的内容？ (1)每次导入一个模块

用户可以每次只导入一个包里面的特定模块，比如:

import sound.effects.echo

这将会导入子模块:sound.effects.echo。 他必须使用全名去访问:

sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4) (2)导入子模块

还有一种导入子模块的方法是:

from sound.effects import echo

这同样会导入子模块: echo，并且他不需要那些冗长的前缀，所以他可以这样使用:

echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4) （3）导入函数变量

还有一种变化就是直接导入一个函数或者变量:

from sound.effects.echo import echofilter

同样的，这种方法会导入子模块: echo，并且可以直接使用他的 echofilter() 函数:

echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

注意当使用 from package import item 这种形式的时候，对应的 item 既可以是包里面的子模块（子包），或者包里面定义的其他名称，比如函数，类或者变量。

import 语法会首先把 item 当作一个包定义的名称，如果没找到，再试图按照一个模块去导入。如果还没找到，抛出一个 :exc:ImportError 异常。

反之，如果使用形如 import item.subitem.subsubitem 这种导入形式，除了最后一项，都必须是包，而最后一项则可以是模块或者是包，但是不可以是类，函数或者变量的名字。

3.从一个包中导入*

如果我们使用 from sound.effects import * 会发生什么呢？

Python 会进入文件系统，找到这个包里面所有的子模块，然后一个一个的把它们都导入进来。

但这个方法在 Windows 平台上工作的就不是非常好，因为 Windows 是一个不区分大小写的系统。

在 Windows 平台上，我们无法确定一个叫做 ECHO.py 的文件导入为模块是 echo 还是 Echo，或者是 ECHO。

为了解决这个问题，我们只需要提供一个精确包的索引。

（1）关于 __all__ 变量

导入语句遵循如下规则：如果包定义文件 __init__.py 存在一个叫做 __all__ 的列表变量，那么在使用 from package import * 的时候就把这个列表中的所有名字作为包内容导入。

作为包的作者，可别忘了在更新包之后保证 __all__ 也更新了啊。

以下实例在 file:sounds/effects/__init__.py 中包含如下代码:

__all__ = ["echo", "surround", "reverse"]

这表示当你使用from sound.effects import *这种用法时，你只会导入包里面这三个子模块。

如果 __all__ 真的没有定义，那么使用from sound.effects import *这种语法的时候，就不会导入包 sound.effects 里的任何子模块。他只是把包sound.effects和它里面定义的所有内容导入进来（可能运行__init__.py里定义的初始化代码）。

这会把 init.py 里面定义的所有名字导入进来。并且他不会破坏掉我们在这句话之前导入的所有明确指定的模块。看下这部分代码:

import sound.effects.echo import sound.effects.surround from sound.effects import *

这个例子中，在执行 from...import 前，包 sound.effects 中的 echo 和 surround 模块都被导入到当前的命名空间中了。（当然如果定义了 __all__ 就更没问题了）

通常我们并不主张使用 * 这种方法来导入模块，因为这种方法经常会导致代码的可读性降低。不过这样倒的确是可以省去不少敲键的功夫，而且一些模块都设计成了只能通过特定的方法导入。

(2)推荐做法

记住，使用 from Package import specific_submodule 这种方法永远不会有错。事实上，这也是推荐的方法。除非是你要导入的子模块有可能和其他包的子模块重名。

如果在结构中包是一个子包（比如这个例子中对于包sound来说），而你又想导入兄弟包（同级别的包）你就得使用导入绝对的路径来导入。比如，如果模块sound.filters.vocoder 要使用包 sound.effects 中的模块 echo，你就要写成 from sound.effects import echo。

from . import echo from .. import formats from ..filters import equalizer

无论是隐式的还是显式的相对导入都是从当前模块开始的。主模块的名字永远是"__main__"，一个Python应用程序的主模块，应当总是使用绝对路径引用。

包还提供一个额外的属性__path__。这是一个目录列表，里面每一个包含的目录都有为这个包服务的__init__.py，你得在其他__init__.py被执行前定义哦。可以修改这个变量，用来影响包含在包里面的模块和子包。

这个功能并不常用，一般用来扩展包里面的模块。

六、打包python程序成exe文件 1.打包单个文件 （1）安装PyInstaller：

你可以通过pip来安装PyInstaller，如果还没有安装的话：

pip install pyinstaller （2）打包你的程序：

使用以下命令来打包你的Python脚本。–onefile选项用于创建单个可执行文件。

pyinstaller --onefile your_script.py

这将在dist目录下生成一个单独的.exe文件，你可以将这个文件分发给用户。

2.和配置文件一起打包

有时候程序文件有配置文件，需要一起打包

[smtp] server = smtp.example port = 587 username = your_email@example password = your_password from_addr = monitor@example to_addrs = admin1@example ;admin2@example （1）安装依赖 pip install pyinstaller configparser （2）创建打包规范文件（monitor.spec） # -*- mode: python -*- block_cipher = None a = Analysis(['monitor_tool.py'], pathex=[], binaries=[], datas=[('config.ini', '.'), ('ips.txt', '.')], hiddenimports=[], hookspath=[], runtime_hooks=[], excludes=[], win_no_prefer_redirects=False, win_private_assemblies=False, cipher=block_cipher, noarchive=False) pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher) exe = EXE(pyz, a.scripts, [], exclude_binaries=True, name='NetworkMonitor', debug=False, bootloader_ignore_signals=False, strip=False, upx=True, console=False ) coll = COLLECT(exe, a.binaries, a.zipfiles, a.datas, strip=False, upx=True, name='NetworkMonitor')

注意：生产环境使用时建议将console=False改为True以便查看运行状态

(3)执行打包命令 pyinstaller monitor.spec