在前面的文章中，我们介绍了变量、函数、类，在实际编程中，始终在贯彻的有两点：

1、在Python中一切皆对象，所以函数、类、模块、包也都是一等公民。

2、不管是基于面向过程还是面向对象，我们在实际编程中所考虑的都是怎么提高代码的复用性，以及如何更加便于扩展。

从变量，到函数，再到类，代码的服用层级是在不断提升的。从本文开始要介绍的模块和包是更高层级的代码的组织与复用形式。

本文会更加偏向于编程的思维及概念，主要内容大致如下：

1、模块化思想

2、Python中的模块和包

3、模块和包也是对象

其实模块化的思想由来已久，从工业革命、社会化大分工开始，就已经在应用模块化思想。

早期的工厂主、资本家，担心工人掌握全部技术，采用分工的方式，让每个工人分别负责一部分工序或者部分零件的生产，最后进行组装。如此一来，每个工人能够更加专注于特定的任务，从而提高了整体的效率。

分工合作有两个副产品，一个是生产出了可复用的模块，另一个就是模块化方法在工程中的广泛应用，当然也包括计算机科学。

每个零部件不在紧密耦合于特定机器，零件是更加高内聚和低耦合的，从而提高了复用的可能。

而所谓的模块化方法的核心就是：问题分析、模块实现、模块集成，似乎正是脱胎于社会化的分工合作。

回到我们的主题Python编程上，在编程中的模块化思想，将代码的复用，不仅仅局限于某个项目内部。设计、实现良好的模块，更可以应用于后续新的项目中，从而更大程度地提升项目的开发效率。

所以，模块和包，更关键的在于对这种复用思想的理解与践行，实际使用起来，并不复杂。

具体到Python中，其实我们在前面的文章中，已经在反复使用模块了。Python中任何一个Python源文件（.py），都可以是一个模块，都可以作为模块来使用。

在一个Python模块中，可以定义变量、函数、类，也可以导入其他模块。

而Python中的包，可以简单理解为包含一个或者多个模块的目录/文件夹。

所以，可以这样粗糙的理解为，Python中的模块可以等同为一个Python源文件，Python中的包，可以是包含Python源文件的文件夹。

还是以打工人举个例子，这次采用模块化的思想，将围绕打工人的功能放到一个Python文件中，作为一个独立的模块；然后将使用打工人功能的代码放到另一个作为入口文件的Python文件中。

模块代码：dagongren.py

入口文件：main.py

执行结果：

执行结果中，可以看到在模块dagongren通过import导入时，其中的print()语句也被执行了，然后才是执行main.py中的语句。

执行完成后，会发现代码目录中多了一个__pycache__的目录：

这个目录，我们之前查看字节码时也简单过的，当使用import语句导入模块时，Python解释器会认为模块可能被重复使用，为了提供运行的效率，会将模块代码编译为字节码，再次使用到该模块时，直接使用编译后的字节码文件即可。

文章中，我们一直在反复提及“Python中一切皆对象”，模块和包自然也不例外，也是Python中的对象。

我们可以通过代码来简单验证一下这个结论，直接看代码：

我们首先定义了一个文件夹package_test作为包，然后在文件夹中创建一个module_test.py文件，作为模块，模块中仅有一行代码：

print("这是在模块[module_test]中")

新的入口文件：main_2.py

目录结构如下：

执行结果如下：

从执行结果中可以得出如下结论：

1、包、自定义的模块、内置模块都是对象，是由module这个类实例化的对象。

2、Python解释器加载的所有模块都会保存在sys.modules这个字典中，key为模块名，value为对应的实例对象。

本文简单介绍了模块化思想的由来，及其在更高级别的代码复用场景中的应用。在Python中模块和包，对应与Python文件及文件夹，而且，模块和包都是对象，是module类的实例化对象。

本文只是简单引入了模块和包的概念，具体的使用细节，在后面的文章中将一一补充说明。

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