6.2. 深入模块

除了包含函数定义外，模块也可以包含可执行语句。这些语句一般用来初始化模块。他们仅在 第一次 被导入的地方执行一次。

每个模块都有自己私有的符号表，被模块内所有的函数定义作为全局符号表使用。因此，模块的作者可以在模块内部使用全局变量，而无需担心它与某个用户的全局变量意外冲突。从另一个方面讲，如果你确切的知道自己在做什么，你可以使用引用模块函数的表示法访问模块的全局变量， modname.itemname。

模块可以导入其他的模块。一个（好的）习惯是将所有的 import 语句放在模块的开始（或者是脚本），这并非强制。被导入的模块名会放入当前模块的全局符号表中。

import 语句的一个变体直接从被导入的模块中导入命名到本模块的语义表中。例如:

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这样不会从局域语义表中导入模块名（如上所示， fibo 没有定义）。

甚至有种方式可以导入模块中的所有定义:

>>> from fibo import *
>>> fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这样可以导入所有除了以下划线( _ )开头的命名。

需要注意的是在实践中往往不鼓励从一个模块或包中使用 * 导入所有，因为这样会让代码变得很难读。不过，在交互式会话中这样用很方便省力。

当你使用以下方式运行 Python 模块时，模块中的代码便会被执行:

python fibo.py <arguments>

模块中的代码会被执行，就像导入它一样，不过此时 __name__ 被设置为 "__main__"。这相当于，如果你在模块后加入如下代码:

if __name__ == "__main__":
    import sys
    fib(int(sys.argv[1]))

就可以让此文件像作为模块导入时一样作为脚本执行。此代码只有在模块作为 “main” 文件执行时才被调用:

$ python fibo.py 50
1 1 2 3 5 8 13 21 34

如果模块被导入，不会执行这段代码:

>>> import fibo
>>>

这通常用来为模块提供一个便于测试的用户接口（将模块作为脚本执行测试需求）。

导入一个叫 spam 的模块时，解释器先在当前目录中搜索名为 spam.py 的文件。如果没有找到的话，接着会到 sys.path 变量中给出的目录列表中查找。 sys.path 变量的初始值来自如下：

实际上，解释器由 sys.path 变量指定的路径目录搜索模块，该变量初始化时默认包含了输入脚本（或者当前目录）， PYTHONPATH 和安装目录。这样就允许 Python 程序了解如何修改或替换模块搜索目录。需要注意的是由于这些目录中包含有搜索路径中运行的脚本，所以这些脚本不应该和标准模块重名，否则在导入模块时 Python 会尝试把这些脚本当作模块来加载。这通常会引发错误。请参见 6.3. 标准模块 以了解更多的信息。

为了加快加载模块的速度，Python 会在 __pycache__ 目录下以 module.version.pyc 名字缓存每个模块编译后的版本，这里的版本编制了编译后文件的格式。它通常会包含 Python 的版本号。例如，在 CPython 3.3 版中，spam.py 编译后的版本将缓存为 __pycache__/spam.cpython-33.pyc。这种命名约定允许由不同发布和不同版本的 Python 编译的模块同时存在。

Python 会检查源文件与编译版的修改日期以确定它是否过期并需要重新编译。这是完全自动化的过程。同时，编译后的模块是跨平台的，所以同一个库可以在不同架构的系统之间共享。

Python 不检查在两个不同环境中的缓存。首先，它会永远重新编译而且不会存储直接从命令行加载的模块。其次，如果没有源模块它不会检查缓存。若要支持没有源文件（只有编译版）的发布，编译后的模块必须在源目录下，并且必须没有源文件的模块。

部分高级技巧: