如何在模块或包中组织Python类

Python类中有不同的模块或包。当我们在代码中直接使用它们的名称时，会有些笨重并且不好看。因此，我们需要将Python类组织在模块和包中。

• 模块是一组函数、类或任何代码块，存储在单个文件中。这些方法的文件扩展名为 .py 。

• 如果Python代码有300-400行，则可以将其作为模块以提高可读性。

• 模块名称可以作为全局变量。这样，根据需要，我们可以随时在代码中访问模块，因为它将成为全局变量。

• 模块包含可执行代码或函数。如果我们想在我们的代码中使用该模块，可以使用Python中提供的import方法导入它们。

• 包是单独目录中多个模块的组合。这些可以称为具有模块和init.py文件的文件夹。

• 将python类组织在模块和包中取决于我们的个人喜好、兴趣和应用程序。

这就是为什么每个类都将保存在单独的文件中的原因。在某些情况下，相似的类根据应用程序的要求、场景等将放置在同一个文件中。我们可以说，根据需求将类组织成模块和包。

示例

让我们看一个Python类的包和模块组织的示例。以下是代码：

为了获取当前日期，我们将Python模块DateTime导入为别名（dt），以方便使用。在该模块中有几个方法，包括“date”，该方法又有一个 today() 函数。我们将所有这些方法组合在一起，并将其输出赋值给一个名为“tday”的变量，然后将结果打印出来。

import datetime as dt
today = dt.date.today()
print("Current date is:",today)

输出

以下是对包和模块的组织的输出结果。

Current date is: 2022-09-20

示例

在之前的例子中，我们只引入了datetime模块。现在，让我们看一个更多的例子，通过引入方法和模块名称来组织Python类的包和模块。

from datetime import date as d
today = d.today()
print("Current date is:",today)

输出

Current date is: 2022-09-20

示例

numpy库是一个根据我们的需求可以使用的包和模块的集合。在这个示例中，我们将看到numpy库包和模块的组织。

import numpy as np
a = np.array([12,3,4,5,6])
print("Created array:",a)

输出

以下是包和模块的组织输出结果。

Created array: [12  3  4  5  6]

示例

让我们看看另一个示例，了解numpy库的模块和包的组织方式。

import numpy as np
a = np.array([[12,3,4,5,6],[20,2,4,0,3]])
print("Created array:",a)

输出

Created array: [[12  3  4  5  6]
 [20  2  4  0  3]]