《IT藏经阁》

面向对象3、异常、模块

2019-03-28  本文已影响216人  辽A丶孙悟空
一、练习:设计类
  • demo:
# 定义车类
class Car(object):
   # 定义车的方法
   def move(self):
       print("---车在移动---")
   def stop(self):
       print("---停车---")

# 定义一个销售车的店类
class CarStore(object):
   def order(self):
       car = Car() #找一辆车
       return car

# 1. 先的有个销售汽车的店铺
car_store = CarStore()
# 2. 通过这家店铺,订购车
my_car = car_store.order()
# 3. 开车爽。。。
my_car.move()
my_car.stop()
  • 结果:


    结果.png
  • 说明
    • 上面的4s店,只能销售一种类型的车
    • 如果这个是个销售北京现代品牌的车,比如伊兰特、索纳塔等,该怎样做呢?
  • demo:
# 定义伊兰特车类
class YilanteCar(object):
   # 定义车的方法
   def move(self):
       print("---车在移动---")
   def stop(self):
       print("---停车---")

# 定义索纳塔车类
class SuonataCar(object):
   # 定义车的方法
   def move(self):
       print("---车在移动---")
   def stop(self):
       print("---停车---")

# 定义一个销售北京现代车的店类
class CarStore(object):
   def order(self, typeName):
       #根据客户的不同要求,生成不同的类型的车
       if typeName == "伊兰特":
           car = YilanteCar()
       elif typeName == "索纳塔":
           car = SuonataCar()
       return car

xiandai_store = CarStore()
my_car = xiandai_store.order("索纳塔")
my_car.move()
my_car.stop()
  • 结果:


    结果.png

    这样做,不太好,因为当北京现代又生产一种新类型的车时,那么又得在CarStore类中修改,有没有好的解决办法呢?

二、工厂模式

在上一节中,最后留下的个问题,该怎样解决呢?

  • 使用函数实现
  • demo:
# 定义伊兰特车类
class YilanteCar(object):
   # 定义车的方法
   def move(self):
       print("---车在移动---")
   def stop(self):
       print("---停车---")

# 定义索纳塔车类
class SuonataCar(object):
   # 定义车的方法
   def move(self):
       print("---车在移动---")
   def stop(self):
       print("---停车---")

# 定义一个函数,来模拟一个汽车厂,目的是创建出具体的汽车对象
def createCar(typeName):
   if typeName == "伊兰特":
       car = YilanteCar()
   elif typeName == "索纳塔":
       car = SuonataCar()
   return car

# 定义一个销售北京现代车的店类
class CarStore(object):
   def order(self, typeName):
       # 让工厂根据类型,生产一辆汽车
       car = createCar(typeName)
       return car

xiandai_store = CarStore()
my_car = xiandai_store.order("索纳塔")
my_car.move()
my_car.stop()
  • 结果:


    结果.png
  • 使用类来实现
  • demo:
# 定义伊兰特车类
class YilanteCar(object):
   # 定义车的方法
   def move(self):
       print("---车在移动---")
   def stop(self):
       print("---停车---")

# 定义索纳塔车类
class SuonataCar(object):
   # 定义车的方法
   def move(self):
       print("---车在移动---")
   def stop(self):
       print("---停车---")

# 定义一个生产汽车的工厂,让其根据具体的订单生产车
class CarFactory(object):
   def createCar(self,typeName):
       if typeName == "伊兰特":
           car = YilanteCar()
       elif typeName == "索纳塔":
           car = SuonataCar()
       return car

# 定义一个销售北京现代车的店类
class CarStore(object):
   def __init__(self):
       #设置4s店的指定生产汽车的工厂
       self.carFactory = CarFactory()
   def order(self, typeName):
       # 让工厂根据类型,生产一辆汽车
       car = self.carFactory.createCar(typeName)
       return car

xiandai_store = CarStore()
my_car = xiandai_store.order("索纳塔")
my_car.move()
my_car.stop()
  • 结果:


    结果.png
  • 咋一看来,好像只是把生产环节重新创建了一个类,这确实比较像是一种编程习惯,此种解决方式被称作简单工厂模式
  • 工厂函数、工厂类对具体的生成环节进行了封装,这样有利于代码的后需扩展,即把功能划分的更具体,4s店只负责销售,汽车厂只负责制造
  • 多种品牌的汽车4S店
  • 当买车时,有很多种品牌可以选择,比如北京现代、别克、凯迪拉克、特斯拉等,那么此时程序又该怎样进行设计呢?
  • demo:
# 定义伊兰特车类
class YilanteCar(object):
   # 定义车的方法
   def move(self):
       print("---车在移动---")
   def stop(self):
       print("---停车---")

# 定义索纳塔车类
class SuonataCar(object):
   # 定义车的方法
   def move(self):
       print("---车在移动---")
   def stop(self):
       print("---停车---")

# 定义一个生产汽车的工厂,让其根据具体的订单生产车
class CarFactory(object):
   def createCar(self,typeName):
       if typeName == "伊兰特":
           car = YilanteCar()
       elif typeName == "索纳塔":
           car = SuonataCar()
       return car

# 定义一个销售北京现代车的店类
class CarStore(object):
   def __init__(self):
       #设置4s店的指定生产汽车的工厂
       self.carFactory = CarFactory()
   def order(self, typeName):
       # 让工厂根据类型,生产一辆汽车
       car = self.carFactory.createCar(typeName)
       return car

xiandai_store = CarStore()
my_car = xiandai_store.order("索纳塔")# 定义一个基本的4S店类
class CarStore(object):
   #仅仅是定义了这个方法,并没有实现具体功能,这个需要在子类中实现
   def createCar(self, typeName):
       pass

   def xiChe(self):
       pass
       # 省略洗车的过程....>> self.car.x()

   def shangBaoXian(self):
       pass
       # 省略上保险的过程....>> self.car.xx()

   def shangChePai(self):
       pass
       # 省略上车牌的过程....>> self.car.xxx()

   def order(self, typeName):
       # 1. 让工厂根据类型,生产一辆汽车
       self.car = self.createCar(typeName)
       # 2. 洗车
       self.xiChe()
       # 3. 上保险
       self.shangBaoXian()
       # 4. 上车牌
       self.shangChePai()

       # 5. 将车返回给用户
       return self.car

# 定义一个北京现代4S店类
class XiandaiCarStore(CarStore):

   def __init__(self):
       #设置4s店的指定生产汽车的工厂
       self.carFactory = XianDaiFactory()

   # 重写createCar方法,从而完成现代车具体的生成过程,
   # 而其他的像洗车、上牌的功能,都是直接继承自父类,从而让程序更简单了
   def createCar(self, typeName):
       return self.carFactory.createCar(typeName)

# 定义一个生产汽车的工厂,让其根据具体得订单生产车
class XianDaiFactory(object):
   def createCar(self, typeName):
       if typeName == "伊兰特":
           car = YilanteCar()
       elif typeName == "索纳塔":
           car = SuonataCar()
       return car

# 定义伊兰特车类
class YilanteCar(object):
   # 定义车的方法
   def move(self):
       print("---车在移动---")
   def stop(self):
       print("---停车---")

# 定义索纳塔车类
class SuonataCar(object):
   # 定义车的方法
   def move(self):
       print("---车在移动---")
   def stop(self):
       print("---停车---")

suonata = XiandaiCarStore()
my_car = suonata.order("索纳塔")
my_car.move()
my_car.stop()
my_car.move()
my_car.stop()
  • 结果:


    结果.png
  • 定义了一个创建对象的接口(可以理解为函数),但由子类决定要实例化的类是哪一个,工厂方法模式让类的实例化推迟到子类,抽象的CarStore提供了一个创建对象的方法createCar,也叫作工厂方法。
  • 子类真正实现这个createCar方法创建出具体产品。 创建者类不需要直到实际创建的产品是哪一个,选择了使用了哪个子类,自然也就决定了实际创建的产品是什么。
三、__new__方法
  • demo:
class A(object):
   def __init__(self):
       print("这是 init 方法")

   def __new__(cls):
       print("这是 new 方法")
       return object.__new__(cls)

A()
  • 结果:


    结果.png
  • __new__至少要有一个参数cls,代表要实例化的类,此参数在实例化时由Python解释器自动提供
  • __new__必须要有返回值,返回实例化出来的实例,这点在自己实现__new__时要特别注意,可以return父类__new__出来的实例,或者直接是object的__new__出来的实例
  • __init__有一个参数self,就是这个__new__返回的实例,__init__在__new__的基础上可以完成一些其它初始化的动作,__init__不需要返回值
  • 我们可以将类比作制造商,__new__方法就是前期的原材料购买环节,__init__方法就是在有原材料的基础上,加工,初始化商品环节
class A(object):
   def __init__(self):
       print(self)
       print("这是 init 方法")

   def __new__(cls):
       print(id(cls))
       print("这是 new 方法")
       ret = object.__new__(cls)
       print(ret)
       return ret

A()
  • 结果:


    结果.png
四、单例模式
  • 举个常见的单例模式例子,我们日常使用的电脑上都有一个回收站,在整个操作系统中,回收站只能有一个实例,整个系统都使用这个唯一的实例,而且回收站自行提供自己的实例。因此回收站是单例模式的应用。
  • 确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例,这个类称为单例类,单例模式是一种对象创建型模式。
  • demo:
# 实例化一个单例
class Singleton(object):
   __instance = None

   def __new__(cls, age, name):
       #如果类属性__instance的值为None,
       #那么就创建一个对象,并且赋值为这个对象的引用,保证下次调用这个方法时
       #能够知道之前已经创建过对象了,这样就保证了只有1个对象
       if not cls.__instance:
           cls.__instance = object.__new__(cls)
       return cls.__instance

a = Singleton(18, "dongGe")
b = Singleton(8, "dongGe")

print(id(a))
print(id(b))

a.age = 19 #给a指向的对象添加一个属性
print(b.age)#获取b指向的对象的age属性
  • 结果:


    结果.png
  • demo:
# 实例化一个单例
class Singleton(object):
   __instance = None
   __first_init = False

   def __new__(cls, age, name):
       if not cls.__instance:
           cls.__instance = object.__new__(cls)
       return cls.__instance

   def __init__(self, age, name):
       if not self.__first_init:
           self.age = age
           self.name = name
           Singleton.__first_init = True


a = Singleton(18, "dongGe")
b = Singleton(8, "dongGe")

print(id(a))
print(id(b))


print(a.age)
print(b.age)

a.age = 19
print(b.age)
  • 结果:


    结果.png
五、异常
  • demo:
print('-----test--1---')
open('123.txt','r')
print('-----test--2---')
  • 结果:


    结果.png
  • 说明:
    打开一个不存在的文件123.txt,当找不到123.txt 文件时,就会抛出给我们一个IOError类型的错误,No such file or directory:123.txt (没有123.txt这样的文件或目录)
  • 异常:
    当Python检测到一个错误时,解释器就无法继续执行了,反而出现了一些错误的提示,这就是所谓的"异常"
六、捕获异常
  • demo:
try:
   print('-----test--1---')
   open('123.txt','r')
   print('-----test--2---')
except IOError:
   pass
  • 结果:


    结果.png
  • 说明:
  • 此程序看不到任何错误,因为用except 捕获到了IOError异常,并添加了处理的方法
  • pass 表示实现了相应的实现,但什么也不做;如果把pass改为print语句,那么就会输出其他信息
总结.png
  • 把可能出现问题的代码,放在try中
  • 把处理异常的代码,放在except中
  • demo:
try:
   print(num)
except IOError:
   print('产生错误了')
  • 结果:


    结果.png
  • 想一想:
    上例程序,已经使用except来捕获异常了,为什么还会看到错误的信息提示?
  • 答:
    except捕获的错误类型是IOError,而此时程序产生的异常为 NameError ,所以except没有生效
  • demo:修改后
try:
   print(num)
except NameError:
   print('产生错误了')
  • 结果:


    结果.png
  • demo:
#coding=utf-8
try:
   print('-----test--1---')
   open('123.txt','r') # 如果123.txt文件不存在,那么会产生 IOError 异常
   print('-----test--2---')
   print(num)# 如果num变量没有定义,那么会产生 NameError 异常

except (IOError,NameError):  #如果想通过一次except捕获到多个异常可以用一个元组的方式
   print('出现错误了,两个!')
  • 结果:


    结果.png
  • 注意:
    当捕获多个异常时,可以把要捕获的异常的名字,放到except 后,并使用元组的方式仅进行存储
分析.png
分析1.png
  • 咱们应该对else并不陌生,在if中,它的作用是当条件不满足时执行的实行;同样在try...except...中也是如此,即如果没有捕获到异常,那么就执行else中的事情
  • demo:
try:
   num = 100
   print(num)
except NameError as errorMsg:
   print('产生错误了:%s'%errorMsg)
else:
   print('没有捕获到异常,真高兴')
  • 结果:


    结果.png
  • try...finally...语句用来表达这样的情况:
    在程序中,如果一个段代码必须要执行,即无论异常是否产生都要执行,那么此时就需要使用finally。 比如文件关闭,释放锁,把数据库连接返还给连接池等
  • demo:
import time
try:
   f = open('test.txt')
   try:
       while True:
           content = f.readline()
           if len(content) == 0:
               break
           time.sleep(2)
           print(content)
   except:
       #如果在读取文件的过程中,产生了异常,那么就会捕获到
       #比如 按下了 ctrl+c
       pass
   finally:
       f.close()
       print('关闭文件')
except:
   print("没有这个文件")
  • 结果:


    结果.png
  • 说明:
    • test.txt文件中每一行数据打印,但是我有意在每打印一行之前用time.sleep方法暂停2秒钟。这样做的原因是让程序运行得慢一些。在程序运行的时候,按Ctrl+c中断(取消)程序。
    • 我们可以观察到KeyboardInterrupt异常被触发,程序退出。但是在程序退出之前,finally从句仍然被执行,把文件关闭。
七、异常的传递
  • demo:
import time
try:
   f = open('test.txt')
   try:
       while True:
           content = f.readline()
           if len(content) == 0:
               break
           time.sleep(2)
           print(content)
   finally:
       f.close()
       print('关闭文件')
except:
   print("没有这个文件")
  • 结果:


    结果.png
  • demo:
def test1():
   print("----test1-1----")
   print(num)
   print("----test1-2----")


def test2():
   print("----test2-1----")
   test1()
   print("----test2-2----")


def test3():
   try:
       print("----test3-1----")
       test1()
       print("----test3-2----")
   except Exception as result:
       print("捕获到了异常,信息是:%s" % result)

   print("----test3-2----")


test3()
print("------华丽的分割线-----")
test2()
  • 结果:


    结果.png
  • 如果try嵌套,那么如果里面的try没有捕获到这个异常,那么外面的try会接收到这个异常,然后进行处理,如果外边的try依然没有捕获到,那么再进行传递。。。
  • 如果一个异常是在一个函数中产生的,例如函数A---->函数B---->函数C,而异常是在函数C中产生的,那么如果函数C中没有对这个异常进行处理,那么这个异常会传递到函数B中,如果函数B有异常处理那么就会按照函数B的处理方式进行执行;如果函数B也没有异常处理,那么这个异常会继续传递,以此类推。。。如果所有的函数都没有处理,那么此时就会进行异常的默认处理,即通常见到的那样
  • 注意观察上图中,当调用test3函数时,在test1函数内部产生了异常,此异常被传递到test3函数中完成了异常处理,而当异常处理完后,并没有返回到函数test1中进行执行,而是在函数test3中继续执行
八、抛出自定义的异常

你可以用raise语句来引发一个异常。异常/错误对象必须有一个名字,且它们应是Error或Exception类的子类

  • demo:
class ShortInputException(Exception):
   '''自定义的异常类'''
   def __init__(self, length, atleast):
       #super().__init__()
       self.length = length
       self.atleast = atleast

def main():
   try:
       s = input('请输入 --> ')
       if len(s) < 3:
           # raise引发一个你定义的异常
           raise ShortInputException(len(s), 3)
   except ShortInputException as result:#x这个变量被绑定到了错误的实例
       print('ShortInputException: 输入的长度是 %d,长度至少应是 %d'% (result.length, result.atleast))
   else:
       print('没有异常发生.')

main()
  • 结果:


    结果1.png
    结果2.png
    结果3.png
  • 以上程序中,关于代码#super().__init__()的说明
    这一行代码,可以调用也可以不调用,建议调用,因为__init__方法往往是用来对创建完的对象进行初始化工作,如果在子类中重写了父类的__init__方法,即意味着父类中的很多初始化工作没有做,这样就不保证程序的稳定了,所以在以后的开发中,如果重写了父类的__init__方法,最好是先调用父类的这个方法,然后再添加自己的功能
九、异常处理中抛出异常
  • demo:
class Test(object):
   def __init__(self, switch):
       self.switch = switch #开关
   def calc(self, a, b):
       try:
           return a/b
       except Exception as result:
           if self.switch:
               print("捕获开启,已经捕获到了异常,信息如下:")
               print(result)
           else:
               #重新抛出这个异常,此时就不会被这个异常处理给捕获到,从而触发默认的异常处理
              raise


a = Test(True)
a.calc(11,0)

print("----------------------华丽的分割线----------------")

a.switch = False
a.calc(11,0)
  • 结果:


    结果.png
十、模块
  • 有过C语言编程经验的朋友都知道在C语言中如果要引用sqrt函数,必须用语句#include <math.h>引入math.h这个头文件,否则是无法正常进行调用的。
  • 那么在Python中,如果要引用一些其他的函数,该怎么处理呢?
  • 在Python中有一个概念叫做模块(module),这个和C语言中的头文件以及Java中的包很类似,比如在Python中要调用sqrt函数,必须用import关键字引入math这个模块,下面就来了解一下Python中的模块。
  • 说的通俗点:模块就好比是工具包,要想使用这个工具包中的工具(就好比函数),就需要导入这个模块
  • 在Python中用关键字import来引入某个模块,比如要引用模块math,就可以在文件最开始的地方用import math来引入。
  • 形如:
    import module1,mudule2...
    • 当解释器遇到import语句,如果模块在当前的搜索路径就会被导入。
    • 在调用math模块中的函数时,必须这样引用:
        模块名.函数名
  • 想一想:
    为什么必须加上模块名调用呢?
  • 答:
    因为可能存在这样一种情况:在多个模块中含有相同名称的函数,此时如果只是通过函数名来调用,解释器无法知道到底要调用哪个函数。所以如果像上述这样引入模块的时候,调用函数必须加上模块名
   import math

   #这样会报错
   print sqrt(2)

   #这样才能正确输出结果
   print math.sqrt(2)

有时候我们只需要用到模块中的某个函数,只需要引入该函数即可,此时可以用下面方法实现:

   from 模块名 import 函数名1,函数名2....

不仅可以引入函数,还可以引入一些全局变量、类等

  • 注意:
    • 通过这种方式引入的时候,调用函数时只能给出函数名,不能给出模块名,但是当两个模块中含有相同名称函数的时候,后面一次引入会覆盖前一次引入。也就是说假如模块A中有函数function( ),在模块B中也有函数function( ),如果引入A中的function在先、B中的function在后,那么当调用function函数的时候,是去执行模块B中的function函数。
    • 如果想一次性引入math中所有的东西,还可以通过from math import *来实现

Python的from语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中

  • 语法如下:
   from modname import name1[, name2[, ... nameN]]
  • 例如,要导入模块fib的fibonacci函数,使用如下语句:
   from fib import fibonacci
  • 注意
    不会把整个fib模块导入到当前的命名空间中,它只会将fib里的fibonacci单个引入

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的,只需使用如下声明:

   from modname import *
  • 注意
    这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。
   In [1]: import time as tt

   In [2]: time.sleep(1)
   ---------------------------------------------------------------------------
   NameError                                 Traceback (most recent call last)
   <ipython-input-2-07a34f5b1e42> in <module>()
   ----> 1 time.sleep(1)

   NameError: name 'time' is not defined

   In [3]: 

   In [3]: 

   In [3]: tt.sleep(1)

   In [4]: 

   In [4]: 

   In [4]: from time import sleep as sp

   In [5]: sleep(1)
   ---------------------------------------------------------------------------
   NameError                                 Traceback (most recent call last)
   <ipython-input-5-82e5c2913b44> in <module>()
   ----> 1 sleep(1)

   NameError: name 'sleep' is not defined

   In [6]: 

   In [6]: 

   In [6]: sp(1)

   In [7]:

当你导入一个模块,Python解析器对模块位置的搜索顺序是:

  • 当前目录
  • 如果不在当前目录,Python则搜索在shell变量PYTHONPATH下的每个目录。
  • 如果都找不到,Python会察看默认路径。UNIX下,默认路径一般为/usr/local/lib/python/
  • 模块搜索路径存储在system模块的sys.path变量中。变量里包含当前目录,PYTHONPATH和由安装过程决定的默认目录。
十一、模块制作

在Python中,每个Python文件都可以作为一个模块,模块的名字就是文件的名字。

  • 比如有这样一个文件test.py,在test.py中定义了函数add
def add(a, b):
   return a + b
  • 那么在其他文件中就可以先import test,然后通过test.add(a,b)来调用了,当然也可以通过from test import add来引入
def add(a, b):
   return a + b
  • 在实际开中,当一个开发人员编写完一个模块后,为了让模块能够在项目中达到想要的效果,这个开发人员会自行在py文件中添加一些测试信息,例如:
def add(a, b):
   return a + b

# 用来进行测试
ret = add(12, 22)
print('int test.py file,,,,12+22=%d' % ret)
  • 如果此时,在其他py文件中引入了此文件的话,想想看,测试的那段代码是否也会执行呢!
import test

result = test.add(11,22)
print(result)
  • 结果:


    结果.png

至此,可发现test.py中的测试代码,应该是单独执行test.py文件时才应该执行的,不应该是其他的文件中引用而执行

  • 为了解决这个问题,python在执行一个文件时有个变量name
  • 直接运行此文件


    结果1.png
  • 在其他文件中import此文件


    结果2.png

可以根据__name__变量的结果能够判断出,是直接执行的python脚本还是被引入执行的,从而能够有选择性的执行测试代码


结果3.png
十二、模块中的__all__
  • demo:test.py
class Test():
   def test(self):
       print("----Test类中的的test函数----")

def test1():
   print("----test1函数----")

def test2():
   print("----test2函数----")
  • demo:main.py
from test import *

a = Test()
a.test()

test1()

test2()
  • 结果:


    结果.png
  • demo:test.py
__all__ = ["Test","test1"]
class Test():
   def test(self):
       print("----Test类中的的test函数----")

def test1():
   print("----test1函数----")

def test2():
   print("----test2函数----")
  • demo:main.py
from test import *

a = Test()
a.test()

test1()

test2()
  • 结果:


    结果.png

如果一个文件中有all变量,那么也就意味着不在这个变量中的元素,不会被from xxx import *时导入。

十三、模块发布
  • mymodule目录结构体如下:
├── setup.py
├── suba
│   ├── aa.py
│   ├── bb.py
│   └── __init__.py
└── subb
   ├── cc.py
   ├── dd.py
   └── __init__.py

py_modules需指明所需包含的py文件

from distutils.core import setup
setup(name="dongGe", version="1.0", description="dongGe's module", author="dongGe", py_modules=['suba.aa', 'suba.bb', 'subb.cc', 'subb.dd'])
  • python setup.py build
  • 构建后目录结构
.
├── build
│   └── lib.linux-i686-2.7
│       ├── suba
│       │   ├── aa.py
│       │   ├── bb.py
│       │   └── __init__.py
│       └── subb
│           ├── cc.py
│           ├── dd.py
│           └── __init__.py
├── setup.py
├── suba
│   ├── aa.py
│   ├── bb.py
│   └── __init__.py
└── subb
   ├── cc.py
   ├── dd.py
   └── __init__.py
  • python setup.py sdist
  • 打包后,生成最终发布压缩包dongGe-1.0.tar.gz , 目录结构
.
├── build
│   └── lib.linux-i686-2.7
│       ├── suba
│       │   ├── aa.py
│       │   ├── bb.py
│       │   └── __init__.py
│       └── subb
│           ├── cc.py
│           ├── dd.py
│           └── __init__.py
├── dist
│   └── dongGe-1.0.tar.gz
├── MANIFEST
├── setup.py
├── suba
│   ├── aa.py
│   ├── bb.py
│   └── __init__.py
└── subb
   ├── cc.py
   ├── dd.py
   └── __init__.py
十四、模块安装、使用
  • 找到模块的压缩包
  • 解压
  • 进入文件夹
  • 执行命令python setup.py install
  • 注意:

如果在install的时候,执行目录安装,可以使用python setup.py install --prefix=安装路径

在程序中,使用from import 即可完成对安装的模块使用

from 模块名 import 模块名或者*
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