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“Python 自带‘电池’”，听说过这种说法吗？在 Python 被安装的时候，就有不少模块也随着安装到本地的计算机上了。这些东西就如同“能源”、“电力”一样，让 Python 拥有了无限生机，能够非常轻而易举地免费使用很多模块。所以，称之为“自带电池”。它们被称为“标准库”。熟悉标准库，是进行编程的必须。

1. 引用的方式

不仅使标准库的模块，所有模块都服从下述引用方式。最基本的、也是最常用的，还是可读性非常好的：

import modulename

例如：

>>> import pprint
>>> a = {"lang":"Python", "book":"www.itdiffer.com", "teacher":"qiwsir", "goal":"from beginner to master"}
>>> pprint.pprint(a)
{'book': 'www.itdiffer.com',
    'goal': 'from beginner to master',
    'lang': 'python',
    'teacher': 'qiwsir'}

在对模块进行说明的过程中，我以标准库 pprint 为例。以 pprint.pprint() 的方式应用了一种方法，这种方法能够让 dict 格式化输出。看看结果，是不是比原来更容易阅读了你？在 import 后面，理论上可以跟好多模块名称。但是在实践中，我还是建议大家一次一个名称吧。这样简单明了，容易阅读。这是用 import pprint 样式引入模块，并以 . 点号的形式引用其方法。还可以：

>>> from pprint import pprint

意思是从 pprint 模块中之将 pprint() 引入，然后就可以这样来应用它：

>>> pprint(a)
{'book': 'www.itdiffer.com',
    'goal': 'from beginner to master',
    'lang': 'Python',
    'teacher': 'qiwsir'}

再懒惰一些，可以：

>>> from pprint import *

这就将 pprint 模块中的一切都引入了，于是可以像上面那样直接使用每个函数。但是，这样造成的结果是可读性不是很好，并且，有用没用的都拿过来，是不是太贪婪了？贪婪的结果是内存就消耗了不少。所以，这种方法，可以用于常用并且模块属性或方法不是很多的情况。诚然，如果很明确使用那几个，那么使用类似 from modulename import name1, name2, name3... 也未尝不 可。一再提醒的是不能因为引入了模块东西而降低了可读性，让别人不知道呈现在眼前的方法是从何而来。如果这样，就要慎用这种方法。有时候引入的模块或者方法名称有点长，可以给它重命名。如：

>>> import pprint as pr
>>> pr.pprint(a)
{'book': 'www.itdiffer.com',
    'goal': 'from beginner to master',
    'lang': 'python',
    'teacher': 'qiwsir'}

当然，还可以这样：

>>> from pprint import pprint as pt
>>> pt(a)
{'book': 'www.itdiffer.com',
    'goal': 'from beginner to master',
    'lang': 'python',
    'teacher': 'qiwsir'}

但是不管怎么样，一定要让人看懂，过了若干时间，自己也还能看懂。记住：“软件很多时候是给人看的，只是偶尔让机器执行”。

2. 深入探究

继续以 pprint 为例，深入研究

>>> import pprint
>>> dir(pprint)
['PrettyPrinter', '_StringIO', '__all__', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', '_commajoin', '_id', '_len', '_perfcheck', '_recursion', '_safe_repr', '_sorted', '_sys', '_type', 'isreadable', 'isrecursive', 'pformat', 'pprint', 'saferepr', 'warnings']

对 dir() 并不陌生。从结果中可以看到 pprint 的属性和方法。其中有不少是双划线、电话线开头的。为了不影响我们的视觉，先把它们去掉。

>>> [ m for m in dir(pprint) if not m.startswith('_') ]
['PrettyPrinter', 'isreadable', 'isrecursive', 'pformat', 'pprint', 'saferepr', 'warnings']

对这几个，为了能够搞清楚它们的含义，可以使用 help() ，比如：

>>> help(isreadable)
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'isreadable' is not defined

这样做是错误的。知道错在何处吗？

>>> help(pprint.isreadable)

别忘记了，我前面是用 import pprint 方式引入模块的。

Help on function isreadable in module pprint:

isreadable(object)
    Determine if saferepr(object) is readable by eval().

通过帮助信息，能够查看到该方法的详细说明。可以用这种方法一个一个地查过来，反正也不多，对每个方法都熟悉一些。注意的是 pprint.PrettyPrinter 是一个类，后面的是函数（方法）。在回头看看 dir(pprint) 的结果，关注一个：

>>> pprint.__all__
['pprint', 'pformat', 'isreadable', 'isrecursive', 'saferepr', 'PrettyPrinter']

这个结果是不是眼熟？除了"warnings"，跟前面通过列表解析式得到的结果一样。其实，当我们使用 from pprint import * 的时候，就是将 all 里面的方法引入，如果没有这个，就会将其它所有属性、方法等引入，包括那些以双划线或者单划线开头的变量、函数，这些东西事实上很少被在引入模块时使用。

3. 帮助、文档和源码

不知道大家是否能够记住看过的上述内容？反正我记不住。所以，我非常喜欢使用 dir() 和 help()，这也是本篇内容从开始到现在，乃至到以后，总在提倡的方式。

>>> print pprint.__doc__
Support to pretty-print lists, tuples, & dictionaries recursively.

Very simple, but useful, especially in debugging data structures.

Classes
-------

PrettyPrinter()
    Handle pretty-printing operations onto a stream using a configured
    set of formatting parameters.

Functions
---------

pformat()
    Format a Python object into a pretty-printed representation.
pprint()
    Pretty-print a Python object to a stream [default is sys.stdout].

saferepr()
    Generate a 'standard' repr()-like value, but protect against recursive
    data structures.

pprint.doc 是查看整个类的文档.还是使用 pm.py 那个文件，增加如下内容：

#!/usr/bin/env Python
# coding=utf-8

"""             #增加的
This is a document of the python module. #增加的
"""             #增加的

def lang():
    ...         #省略了，后面的也省略了

在这个文件的开始部分，所有类和方法、以及 import 之前，写一个用三个引号包括的字符串。那就是文档。

>>> import sys
>>> sys.path.append("~/Documents/VBS/StarterLearningPython/2code")
>>> import pm
>>> print pm.__doc__

This is a document of the python module.

这就是撰写模块文档的方法，即在 .py 文件的最开始写相应的内容。这个要求应该成为开发习惯。Python 的模块，不仅可以看帮助信息和文档，还能够查看源码，因为它是开放的。还是回头到 dir(pprint) 中找一找，有一个 file ，它就告诉我们这个模块的位置：

>>> print pprint.__file__
/usr/lib/python2.7/pprint.pyc

我是在 ubuntu 中为例，读者要注意观察自己的操作系统结果。虽然是 .pyc 文件，但是不用担心，根据现实的目录，找到相应的 .py 文件即可

$ ls /usr/lib/python2.7/pp*
/usr/lib/python2.7/pprint.py /usr/lib/python2.7/pprint.pyc

果然有一个 pprint.py。打开它，就看到源码了。

$ cat /usr/lib/python2.7/pprint.py

...

"""Support to pretty-print lists, tuples, & dictionaries recursively.

Very simple, but useful, especially in debugging data structures.

Classes
-------

PrettyPrinter()
    Handle pretty-printing operations onto a stream using a configured
    set of formatting parameters.

Functions
---------

pformat()
    Format a Python object into a pretty-printed representation.

....
"""

事实证明，这种标准库中的源码是质量最好的！

👑👑👑结束语👑👑👑

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