【Python】(自定义函数)模块的相对路径导入

news/2025/1/12 12:14:40/

是我以前写的老文章的升级版，本质上使用exec和sys.path实现相对路径导入。

RelativeImport：

__version__='1.1.0'
__author__='Ls_Jan'import os
import sys
import inspectdef RelativeImport(module,*args):#模块导入'''module为模块所在路径(模块名不需要.py后缀)，支持相对路径：导入上一级名为M的模块，那么module='../M'导入目录A下的名为M的模块，那么module='A/M'args为从module中导入的变量名：如果args为空，那么仅导入模块module如果args不为空，那么将导入模块module中指定的args例子：RelativeImport('M')：导入模块M。【等同import M】RelativeImport('M','info','func')：导入模块M中的info和func。【等同于from M import info,func】RelativeImport('M','*')：导入模块M中所有内容。【等同于from M import *】RelativeImport('../M')：导入上级目录中的模块M。RelativeImport('A/M','info')：导入A目录下的模块M中名为info的变量。特别的，支持“重命名”行为：RelativeImport(('M','mmm'))：导入模块M并命名为mmm。【等同import M as mmm】RelativeImport('M',('info','i'),('func','f'))：导入模块M中的info和func并分别命名为i和f。【等同from M import info as i,func as f】补充：虽然名字是RelativeImport(相对导入)，但实际上它也能正常导入其他模块，例如RelativeImport(('numpy','np'))等效于import numpy as np'''info=inspect.stack()[1]#调用者的上下文信息frame=info.framefileName=info.filenamevarG=frame.f_globalsif(type(module)!=tuple):module=(module,None)sourcePath=os.path.dirname(fileName)#调用该函数的文件所在的路径(绝对路径)relativePath,module_exec=os.path.split(module[0])#模块所在目录(相对路径) + 模块名modulePath=os.path.join(sourcePath,relativePath)#模块所在路径(绝对路径)sys.path.append(modulePath)#将路径临时加入到系统列表中if(args):lst=[]for item in args:if(type(item)==tuple):lst.append(f'{item[0]} as {item[1]}')else:lst.append(f'{item}')exec(f'from {module_exec} import {",".join(lst)}',varG)else:if(module[1]):exec(f'import {module_exec} as {module[1]}',varG)else:exec(f'import {module_exec}',varG)sys.path.pop()#移除临时加入的路径

补充：

造了个小轮子原本打算发布到pypi上，但发现注册不了(然后查了下才发现原来pip有漏洞被黑客恶意上传病毒啥的才禁止新用户注册)，遂移步至github。
下载轮子，安装轮子，~~成为轮子~~ ：RelativeImport-1.1-py3-none-any.whl，pip install RelativeImport-1.1-py3-none-any.whl，建议去github查看详细操作(毕竟如果github都上不去那轮子更不可能下载的了。
github项目链接：https://github.com/Ls-Jan/Python_RelativeImport/tree/main

参考：

【Python】获取调用者信息： https://blog.csdn.net/weixin_44733774/article/details/134665412
python之PypI打包whl文件：https://www.cnblogs.com/yuhaohao/p/13099552.html
pip安装本地包：https://blog.csdn.net/enter89/article/details/90291667

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