模块和库的导入
@疏锦行
一、导入官方库
我们复盘下学习python的逻辑，所谓学习python就是学习python常见的基础语法+学习你所处理任务需要用到的第三方库
| 类别 | 典型库 | 解决的问题 | 学习门槛 |
|---|---|---|---|
| 基础工具 | os、sys、json | 操作系统交互、序列化数据（如读写 JSON 文件） | 低 |
| 科学计算 | numpy、scipy | 数值计算、线性代数、信号处理 | 中 |
| 数据分析 | pandas、matplotlib | 数据清洗、转换、可视化（如绘制折线图、柱状图） | 中 |
| Web 开发 | Django、Flask | 快速搭建 Web 应用（如网站后台、API 接口） | 中高 |
| 机器学习 | scikit-learn、TensorFlow | 机器学习算法（分类、回归、深度学习） | 高 |
| 自动化脚本 | pyautogui、pytest | 自动化测试、桌面操作自动化（如模拟鼠标键盘操作） | 低 |
| 网络爬虫 | requests、Scrapy | 从网页提取数据（需注意反爬机制和法律合规） | 中 |
所以你用到什么学什么库即可。学习python本身就是个伪命题，就像你说学习科目一样，你没说清晰你学习的具体科目是什么，也没说学这个科目的哪些章节，毕竟每个科目都很大-----要有以终为始的思想。
所以我们这个训练营，正确的说法是：学习借助pythob掌握深度学习和机器学习所必备的基础知识和相关工具。
1.1 标准导入：导入整个库
这是最基本也是最常见的导入方式，直接使用import语句。
# 方式1：导入整个模块 import mathprint("方式1：使用 import math")print(f"圆周率π的值：{math.pi}")print(f"2的平方根：{math.sqrt(2)}\n")1.2 从库中导入特定项
当使用from语法从库中导入特定的函数或类时，这些函数或类就可以在您的代码中直接使用，不需要添加模块名作为前缀。因为在导入时没有包括模块的完整路径，前面也不能加上库名。
# 方式2：导入特定的函数或变量 from math import pi,sqrtprint("方式2：使用 from math import pi, sqrt")print(f"圆周率π的值：{pi}")print(f"2的平方根：{sqrt(2)}\n")
类似的写法，如sklearn库很大，直接导入sklearn库会占用电脑大量内存，所以一般只导入你需要的库，
- 如： from sklearn.model_selection import train_test_split
1.3 非标准导入：导入整个库
如下，●这将导入math模块中定义的所有公开函数和变量。
●和上述from同理，直接调用sin()、cos()等，而无需math.前缀。
虽然 import math和 from math import *看起来都是导入了math模块，但它们在导入方式、作用域处理以及对命名空间的影响上有重要的区别。
命名空间的污染
import math：这种方法会将整个math模块导入到命名空间中，但是需要使用math.前缀来访问模块内的函数或变量。这种方式保持了命名空间的整洁，因为所有的math函数和变量都包含在math这个模块对象中。from math import *：这种方法将math模块中的所有公开的函数和变量导入到当前的命名空间中，可以直接使用这些函数和变量而无需math.前缀。这种方式可能会导致命名空间污染，特别是当有多个模块都被这样导入时，很容易发生命名冲突。明确性和可维护性
import math：明确指出了函数和变量来源于math模块，这对代码的可读性和维护性都是有益的。其他阅读你代码的人可以清楚地看到每个函数的来源，这对大型项目和团队合作尤为重要。from math import *：虽然代码看起来更简洁，但这种方法减少了代码的明确性。如果没有足够的上下文，很难判断一个特定的函数是来自math模块还是其他模块，尤其是当你导入了多个模块时。
from math import*print(f"圆周率π的值：{pi}")print(f"2的平方根：{sqrt(2)}")模块、包的定义
模块（Module）
- 本质：以
.py结尾的单个文件，包含Python代码（函数、类、变量等）。 - 作用：将代码拆分到不同文件中，避免代码冗余，方便复用和维护。
包（Package）
在python里，包就是库
- 本质：有层次的文件目录结构（即文件夹），用于组织多个模块和子包。
- 核心特征：包的根目录下必须包含一个
__init__.py文件（可以为空），用于标识该目录是一个包。
