Python3 模块：别什么都自己写，站在别人的肩膀上

我是陈默，一个正拼命上岸的码农。

你做饭会自己种菜吗？

不会。你去菜市场买。

编程也一样。你需要的功能，大概率别人已经写好了。你只需要"导入"就能用。

这就是模块。一个 .py 文件就是一个模块，里面装着一堆别人写好的函数和工具。

今天我们来聊聊 Python 模块怎么用、怎么写、怎么管理。

1. 导入模块：三种方式

import 模块名

import mathprint(math.pi)         # 输出: 3.141592653589793print(math.sqrt(16))   # 输出: 4.0print(math.ceil(3.2))  # 输出: 4

用的时候要写 math. 前缀。好处是代码清晰，一眼就知道来自哪个模块。

from 模块名 import 具体功能

from math import sqrt, piprint(sqrt(16))    # 输出: 4.0print(pi)           # 输出: 3.141592653589793

不用写前缀了。适合只用到模块里几个功能的情况。

from 模块名 import *

from math import *print(sqrt(16))    # 输出: 4.0print(pi)           # 输出: 3.141592653589793

把模块里所有的东西都导入。

但这种写法不推荐。 你不知道导入了哪些名字，可能会覆盖你自己定义的变量。

用 as 起别名

import math as mprint(m.pi)    # 输出: 3.141592653589793from math import sqrt as square_rootprint(square_root(16))    # 输出: 4.0

名字太长或者有冲突的时候，起个短一点的别名。

import numpy as np           # 约定俗成的别名import pandas as pd          # 约定俗成的别名import matplotlib.pyplot as plt  # 约定俗成的别名

这些别名是社区约定，跟着用就行，别自己发明。

2. 常用内置模块

Python 自带了很多好用的模块，不用安装。

os：操作系统相关

import os# 当前工作目录print(os.getcwd())              # 输出: /Users/陈默/projects# 列出目录下的文件print(os.listdir("."))          # 输出: ['main.py', 'test.py', 'data.csv']# 创建目录os.makedirs("new_folder", exist_ok=True)# 拼接路径（跨平台兼容）path = os.path.join("folder", "file.txt")print(path)    # 输出: folder/file.txt

sys：Python 解释器相关

import sys# Python 版本print(sys.version)              # 输出: 3.x.x# 命令行参数print(sys.argv)                 # 脚本名和参数列表# 添加模块搜索路径sys.path.append("/my/modules")

json：处理 JSON 数据

import json# Python 对象 → JSON 字符串data = {"name": "陈默", "age": 25, "skills": ["Python", "SQL"]}json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)print(json_str)# JSON 字符串 → Python 对象parsed = json.loads(json_str)print(parsed["name"])    # 输出: 陈默# 读写 JSON 文件with open("data.json", "w") as f:    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)with open("data.json", "r") as f:    loaded = json.load(f)

datetime：日期和时间

from datetime import datetime, timedelta# 当前时间now = datetime.now()print(now)                             # 输出: 2026-04-01 10:30:00.123456print(now.strftime("%Y-%m-%d"))        # 输出: 2026-04-01print(now.strftime("%Y年%m月%d日"))     # 输出: 2026年04月01日# 日期计算tomorrow = now + timedelta(days=1)print(tomorrow.strftime("%Y-%m-%d"))# 字符串转日期date_str = "2026-01-15"date_obj = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")print(date_obj)    # 输出: 2026-01-15 00:00:00

random：随机数

import random# 随机整数print(random.randint(1, 100))     # 1-100 之间的随机整数# 随机选择fruits = ["苹果", "香蕉", "橙子"]print(random.choice(fruits))      # 随机选一个# 随机打乱random.shuffle(fruits)print(fruits)                     # 顺序被打乱# 随机抽样print(random.sample(range(1, 50), 6))    # 从 1-49 中随机选 6 个（不重复）

collections：扩展数据结构

from collections import Counter, defaultdict# Counter：计数器words = ["苹果", "香蕉", "苹果", "橙子", "香蕉", "苹果"]print(Counter(words))    # 输出: Counter({'苹果': 3, '香蕉': 2, '橙子': 1})# defaultdict：带默认值的字典dd = defaultdict(int)    # 默认值是 0dd["Python"] += 1dd["Python"] += 1print(dict(dd))           # 输出: {'Python': 2}

3. 写自己的模块

任何 .py 文件都是一个模块。

创建模块

# 文件：my_tools.pydefgreet(name):"""打招呼"""returnf"你好，{name}！"defadd(a, b):"""加法"""return a + bPI = 3.14159

使用自己的模块

# 文件：main.py（和 my_tools.py 在同一目录）import my_toolsprint(my_tools.greet("陈默"))    # 输出: 你好，陈默！print(my_tools.add(3, 5))         # 输出: 8print(my_tools.PI)                 # 输出: 3.14159

就这么简单。同一个目录下的 .py 文件，互相导入就行。

4. __name__ == "__main__"：模块的入口

你可能见过这种写法：

# 文件：my_tools.pydefgreet(name):returnf"你好，{name}！"if __name__ == "__main__":# 只有直接运行这个文件时才执行    print(greet("陈默"))    print("测试通过")

为什么需要这个？

• 直接运行 python my_tools.py：__name__ 是 "__main__"，测试代码会执行
• 别人 import my_tools：__name__ 是 "my_tools"，测试代码不会执行

这样模块既能被导入，也能自己运行测试。一举两得。

5. 包（Package）：模块的文件夹

模块多了，需要分文件夹管理。

my_project/├── utils/│   ├── __init__.py      # 告诉 Python 这是一个包│   ├── math_tools.py    # 数学工具│   └── string_tools.py  # 字符串工具├── main.py

导入包里的模块

# 导入包里的某个模块import utils.math_tools# 导入包里的具体函数from utils.math_tools import add# 包太多层？起别名from utils.math_tools import add as my_add

__init__.py 的作用

这个文件告诉 Python："这个文件夹是一个包。"

它可以是空的，也可以写一些初始化代码：

# utils/__init__.pyfrom .math_tools import addfrom .string_tools import capitalize# 这样别人可以直接 from utils import add

6. 第三方模块：用 pip 安装

内置模块不够用？还有成千上万的第三方模块。

安装

# 安装pip install requests# 指定版本pip install requests==2.28.0# 升级pip install --upgrade requests# 卸载pip uninstall requests# 查看已安装pip list

常用第三方模块

# requests：HTTP 请求import requestsresponse = requests.get("https://api.github.com")print(response.status_code)    # 输出: 200# pandas：数据分析# import pandas as pd# df = pd.read_csv("data.csv")# numpy：科学计算# import numpy as np# arr = np.array([1, 2, 3])

虚拟环境：项目隔离

不同项目可能需要不同版本的模块。用虚拟环境隔离：

# 创建虚拟环境python -m venv myenv# 激活（Mac/Linux）source myenv/bin/activate# 激活（Windows）myenv\Scripts\activate# 退出deactivate

每个项目一个虚拟环境，互不干扰。这是 Python 开发的基本规范。

7. 模块搜索路径

当你 import xxx 时，Python 按以下顺序找：

1. 当前目录
2. 环境变量 PYTHONPATH 里的目录
3. Python 安装目录的标准库
4. 第三方包安装目录

import sysprint(sys.path)    # 看看 Python 都去哪里找模块

如果 import 报错 ModuleNotFoundError，先检查文件在不在这些路径里。

8. 实战：搭建一个项目结构

student_manager/├── __init__.py├── models.py          # 数据模型├── utils.py           # 工具函数└── main.py            # 主程序入口

# models.pystudents = []defadd_student(name, score):    students.append({"name": name, "score": score})defget_average():ifnot students:return0return sum(s["score"] for s in students) / len(students)

# utils.pydefformat_report(data):    lines = []for item in data:        status = "通过"if item["score"] >= 60else"补考"        lines.append(f"{item['name']}：{item['score']}分（{status}）")return"\n".join(lines)

# main.pyfrom models import add_student, get_average, studentsfrom utils import format_reportadd_student("陈默", 85)add_student("小明", 42)add_student("小红", 91)print(format_report(students))print(f"\n平均分：{get_average():.1f}")# 输出:# 陈默：85分（通过）# 小明：42分（补考）# 小红：91分（通过）## 平均分：72.7

每个文件负责一件事，互相导入。这就是模块化开发的基本思路。

最后

模块化是从小项目走向大项目的关键一步。

记住三件事：

1. import 用什么导什么，别用 from xxx import *
2. 每个项目的依赖用虚拟环境隔离
3. 自己写的工具函数，封装成模块复用，别到处复制粘贴

我的建议：

选一个你经常复用的代码片段，提取成一个模块。下次用到的时候直接 import，体验一下"不写重复代码"的爽感。

好的程序员不是什么都自己写，而是知道去哪里找现成的。

今天就到这里。

我是陈默，我们下期再见。

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