学点| Python 入门（番外） ​

一、模块 ​

1.1 三种导入方式 ​

一个 .py 文件就是一个模块，用 import 引入：

# mymodule.py
def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

PI = 3.14159

# 三种导入方式
import mymodule                 # 用 mymodule.greet() 访问
from mymodule import greet, PI  # 直接使用 greet()
from mymodule import *          # 导入全部（不推荐，污染命名空间）

第三种 import * 会让代码里出现一堆"来源不明的名字"，排查问题时想找定义都费劲，团队项目里直接当禁用。

需要的话还能起别名，最常见的比如：

from mypkg.utils import helper as h
import numpy as np

1.2 循环导入 ​

一个要主动避开的坑：A 导入 B、B 又导入 A，会直接报错。遇到时通常说明两个模块职责划分不清，把公共部分抽到第三个模块里就好。

二、包 ​

包含 __init__.py 的目录就是一个包（Python 3.3+ 可以省略这个文件，但建议保留）：

mypkg/
├── __init__.py
├── utils.py
└── sub/
    └── tools.py

import mypkg.utils
from mypkg.sub import tools
from mypkg.utils import helper as h   # 用 as 起别名

对照 Java 的话，mypkg.sub.tools 和 com.example.tools 是一个意思，只是 Python 不强制域名倒写，目录长什么样导入路径就长什么样。

三、main 入口 ​

Python 没有像 Java 那样规定的 main 方法，惯用写法是：

def main():
    print("程序入口")

if __name__ == "__main__":
    main()   # 只有直接运行时才执行

原理是每个模块都有个内置变量 __name__：

• 直接运行 python mymodule.py → __name__ 是 "__main__"，条件成立，main() 执行
• 被别人 import → __name__ 是 "mymodule"，条件不成立，什么也不发生

好处：同一个文件，既能让别人 import 复用里面的函数，又能自己直接跑起来做测试，两不耽误。

四、pip 与虚拟环境 ​

4.1 pip：装第三方库 ​

pip install requests          # 安装
pip install requests==2.31.0  # 指定版本
pip install -r requirements.txt  # 批量安装
pip list                      # 查看已装
pip uninstall requests        # 卸载

requirements.txt 就是 Python 版的 pom.xml 依赖清单，项目根目录放一份，别人拿到代码 pip install -r requirements.txt 一条命令还原环境。

4.2 venv：给每个项目独立的依赖空间 ​

如果所有项目的库都装在一起，A 项目要 requests 2.28、B 项目要 2.31，就死锁了。虚拟环境给每个项目隔离出一份独立的依赖：

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

激活后 pip install 装的东西只进当前项目的 .venv，互不干扰。习惯是环境名就叫 .venv 并加进 .gitignore——它只需要重建，不需要进版本库。

五、文件读写 ​

5.1 with open：读文件的标准姿势 ​

# 读
with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()          # 全部读为字符串
    lines = f.readlines()       # 读为行列表
    for line in f:              # 逐行读（推荐，省内存）
        print(line)

# 写
with open("out.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("hello\n")

# 追加
with open("log.txt", "a", encoding="utf-8") as f:
    f.write("new line\n")

with 会自动关闭文件，不用手动 f.close()——它就是"上下文管理器"的第一次登场，入门（三）会详细讲它为什么能自动清理。

模式速查：

六、异常处理 ​

6.1 try/except/else/finally ​

Python 没有 checked exception，所有异常都靠 try 捕获：

try:
    num = int(input("输入数字："))
    result = 10 / num
except ValueError:
    print("输入的不是数字")
except ZeroDivisionError as e:
    print("不能除以 0：", e)
else:
    print("无异常时执行：", result)
finally:
    print("无论是否异常都执行（如关闭资源）")

执行顺序记两条就够：

• try 正常 → 执行 else → finally
• try 异常 → 匹配 except → finally

finally 始终执行，常用于释放资源（虽然有了 with 之后，大部分场景轮不到它出场）。

6.2 常见异常类型 ​

6.3 自定义异常 ​

业务上的错误自己定义异常类型，用 raise 主动抛出：

class BalanceError(Exception):
    pass

def withdraw(balance, amount):
    if amount > balance:
        raise BalanceError(f"余额不足，当前 {balance}")
    return balance - amount

自定义异常继承 Exception 就行。比起返回 -1、None 这类"魔法值"表示失败，抛异常能把"正常流程"和"错误处理"干净地分开，这点和 Java 是一致的。