介绍importlib

Python将importlib作为标准库提供。它旨在提供Pythonimport语法和(__import__()函数)的实现。另外，importlib提供了开发者可以创建自己的对象(即importer)来处理导入过程。

那么imp呢？还有一个imp模块提供了import语句接口，不过这个模块在Python3.4已经deprecated了。建议使用importlib来处理。

这个模块比较复杂，文中我们主要探讨如下主题：

动态导入
检查模块是否可以导入
从源文件导入

我们先从动态导入开始。

动态导入

importlib模块支持传递字符串来导入模块。我们先来创建一些简单模块一遍演示。我们在模块里提供了相同接口，通过打印它们自身名字来区分。我们分别创建了foo.py和bar.py，代码如下：

def main():print(__name__)

现在我们尽需要使用importlib导入它们。我们来看看代码是如何实现的，确保该代码在刚才创建的两个文件的相同目录下。

#importer
import importlibdef dynamic_import(module): return importlib.import_module(module) if __name__ == "__main__": module = dynamic_import('foo') module.main() module2 = dynamic_import('bar') module2.main()

这里我们导入importlib模块，并创建了一个非常简单的函数dynamic_import。这个函数直接就调用了importlib的import_module方法，并将要导入的模块字符串传递作为参数，最后返回其结果。然后在主入口中我们分别调用了各自的main方法，将打印出各自的name.

$ python3 importer.py
foo
bar

也许你很少会代码这么做，不过在你需要试用字符串作为导入路径的话，那么importlib就有用途了。

模块导入检查

Python有个众所周知的代码风格EAFP: Easier to ask forgiveness than permission.它所代表的意思就是总是先确保事物存在(例如字典中的键)以及在犯错时捕获。如果我们在导入前想检查是否这个模块存在而不是靠猜。使用mportlib就能实现。

import importlib.utildef check_module(module_name): """  Checks if module can be imported without actually  importing it  """ module_spec = importlib.util.find_spec(module_name) if module_spec is None: print("Module: {} not found".format(module_name)) return None else: print("Module: {} can be imported".format(module_name)) return module_spec def import_module_from_spec(module_spec): """  Import the module via the passed in module specification  Returns the newly imported module  """ module = importlib.util.module_from_spec(module_spec) module_spec.loader.exec_module(module) return module if __name__ == '__main__': module_spec = check_module('fake_module') module_spec = check_module('collections') if module_spec: module = import_module_from_spec(module_spec) print(dir(module))

这里我导入了importlib的子模块util。check_module里面调用find_spec方法，传递该模块字符串作为参数。当我们分别传入了一个不存在和存在的Python模块。你可以看到当你传入不存在的模块时，find_spec函数将返回 None，在我们代码里就会打印提示。如果存在我们将返回模块的specification。

我们可以通过该模块的specification来实际导入该模块。或者你直接将字符串作为参数调用import_module函数。不过我这里也学习如何试用模块specification方式导入。看看import_module_from_spec函数。它接受check_module提供的模块specification作为参数。然后我们将它传递给了module_from_spec函数，它将返回导入模块。Python文档推荐导入后然后执行模块，所以接下来我们试用exec_module函数执行。最后我们使用dir来确保得到预期模块。

从源代码导入

importlib的子模块有个很好用的技巧我想提提。你可以使用util通过模块的名字和路径来导入模块。

import importlib.utildef import_source(module_name): module_file_path = module_name.__file__ module_name = module_name.__name__ module_spec = importlib.util.spec_from_file_location( module_name, module_file_path ) module = importlib.util.module_from_spec(module_spec) module_spec.loader.exec_module(module) print(dir((module))) msg = 'The {module_name} module has the following methods {methods}' print(msg.format(module_name=module_name, methods=dir(module))) if __name__ == "__main__": import logging import_source(logging)

在上面的代码中，我们实际导入logging模块，并将模块传递给了import_source函数。这样我们就可以通过导入的模块获取到实际的路径和名字。然后我们将信息传递给sec_from_file_location函数，它将返回模块的specification。也了这个我们就可以在前面那样直接通过importlib导入了。

总结

目前，你知道如何在代码中使用importlib和import钩子。这个模块内容非常多，如果你想自定义importer或者loader，那么你可以通过官方文档或者源代码了解更多。

转载于:https://www.cnblogs.com/journey-mk5/p/10078712.html