python里的“__all__ ”作用
转载:http://python-china.org/t/725
参考:http://www.cnblogs.com/alamZ/p/6943869.html
用 __all__ 暴露接口,这是一种约定
Python 可以在模块级别暴露接口:
__all__ = ["foo", "bar"]
1、提供了哪些是公开接口的约定
不像 Ruby 或者 Java,Python 没有语言原生的可见性控制,而是靠一套需要大家自觉遵守的”约定“下工作。比如下划线开头的应该对外部不可见。同样,__all__
也是对于模块公开接口的一种约定,比起下划线,__all__
提供了暴露接口用的”白名单“。一些不以下划线开头的变量(比如从其他地方 import
到当前模块的成员)可以同样被排除出去。
import os
import sys __all__ = ["process_xxx"] # 排除了 `os` 和 `sys` def process_xxx():
pass # omit
2、控制 from xxx import * 的行为
代码中当然是不提倡用 from xxx import *
的写法的,但是在 console 调试的时候图个方便还是很常见的。如果一个模块 spam
没有定义 __all__
,执行 from spam import *
的时候会将 spam
中非下划线开头的成员都导入当前命名空间中,这样当然就有可能弄脏当前命名空间。如果显式声明了 __all__
,import *
就只会导入 __all__
列出的成员。如果 __all__
定义有误,列出的成员不存在,还会明确地抛出异常,而不是默默忽略。
3、为 lint 工具提供辅助
编写一个库的时候,经常会在 __init__.py
中暴露整个包的 API,而这些 API 的实现可能是在包中其他模块中定义的。如果我们仅仅这样写:
from foo.bar import Spam, Egg
一些代码检查工具,如 pyflakes
就会报错,认为 Spam
和 Egg
是 import
了又没被使用的变量。当然一个可行的方法是把这个警告压掉:
from foo.bar import Spam, Egg # noqa
但是更好的方法是显式定义 __all__
,这样代码检查工具会理解这层意思,就不再报 unused variables
的警告:
from foo.bar import Spam, Egg __all__ = ["Spam", "Egg"]
需要注意的是大部分情况下 __all__
都是一个 list
,而不是 tuple
或者其他序列类型。如果写了其他类型的 __all__
,如无意外 pyflakes
等 lint 工具会无法识别出。
4、定义 all 需要注意的地方
- 如上所述,
__all__
应该是list
类型的 - 不应该动态生成
__all__
,比如使用列表解析式。__all__
的作用就是定义公开接口,如果不以字面量的形式显式写出来,就失去意义了。 - 即使有了
__all__
也不应该在非临时代码中使用from xxx import *
语法,或者用元编程手段模拟 Ruby 的自动import
。Python 不像 Ruby,没有Module
这种成员,模块就是命名空间隔离的执行者。如果打破了这一层,而且引入诸多动态因素,生产环境跑的代码就充满了不确定性,调试也会非常困难。 - 按照 PEP8 建议的风格,
__all__
应该写在所有import
语句下面,和函数、常量等模块成员定义的上面。
如果一个模块需要暴露的接口改动频繁,__all__
可以这样定义:
__all__ = [
"foo",
"bar",
"egg",
]
最后多出来的逗号在 Python 中是允许的,也是符合 PEP8 风格的。这样修改一个接口的暴露就只修改一行,方便版本控制的时候看 diff
。
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