Python 函数、文件与模块

核心提示： math 模块的帮助输出展示了所支持的大量数学函数，包括 sqrt 函数在内，Python 函数、文件与模块(8)，您可以利用此函数将您的样本方差计算转换为样本标准差计算，如清单 8 所示，并在终止前处理文件中的语句，本示例中的其他行定义了 stats 函数、调用了函数，清单 8. 使用多

math 模块的帮助输出展示了所支持的大量数学函数，包括 sqrt 函数在内。您可以利用此函数将您的样本方差计算转换为样本标准差计算，如清单 8 所示。

清单 8. 使用多个模块

>>> from math import sqrt
>>> from test import stats
>>> (m, v) = stats([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> print m, sqrt(v)
5.0 2.73861278753

如您所见，您可以将多个模块导入到一个 Python 程序中。在大型、内置的模块库与更大量的公用库（其中许多都是开放源码的）的共同协助下，您很快也会成为一名懒惰 —— 也就是杰出 —— 的程序员。

可执行文件

导入一个模块时，Python 解释器会处理模块文件内的各行。实际上，您可以调用 Python 解释器使其仅处理包含于一个文件中的一个 Python 程序。在基于 UNIX® 的操作系统中，您可以轻松创建可执行的文件，如清单 9 所示。

清单 9. 一个完整的 Python 程序

#!/usr/bin/env python
def stats(data):
　　sum = 0.0
　　for value in data:
　　　　sum += value
　　mean = sum/len(data)
　　sum = 0
　　for value in data:
　　　　sum += (value - mean)**2
　　variance = sum/(len(data) - 1)
　　return(mean, variance)
(m, v) = stats([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print "The mean and variance of the values "
"from 1 to 9 inclusive are ",m, v

观察上例，您应该会产生几分好感，将 Python 程序置于文件内，并使其运行是如此简单。本例与 test.py 文件中的代码之间惟一的差异就是包含了第一行。在基于 UNIX 的操作系统中，本行会使 Python 解释器自动启动，并在终止前处理文件中的语句。本示例中的其他行定义了 stats 函数、调用了函数，并输出了结果。