Python 模块完全限定名，模块缓存介绍
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本节所讲述的内容，并不完全适用于通过类ModuleType动态创建的模块类型对象。
Python 模块的完全限定名
Python 模块的完全限定名，可以让模块被导入系统正确的搜索到，因此，完全限定名一般需要根据 Python 的模块搜索路径来确定。
当模块对应的py文件或pyc字节码文件，或包对应的文件夹，位于模块搜索路径的任意目录中时，模块或包的名称就是其完全限定名。否则，完全限定名应使用.拼接模块或包所在的父级包的名称，这一过程将重复，直至某个父级包位于模块搜索路径的任意目录。
Python 模块的完全限定名类似于文件系统中的路径
在完全限定名中包含父级包的名称，是合情合理的，因为 Python 包具有命名空间的效果。而大部分情况下，Python 包与文件夹对应，因此，完全限定名的表现方式类似于文件系统的路径。
Python 模块的完全限定名可能会发生变化
当 Python 的模块搜索路径改变时，模块的完全限定名可能会发生相应的变化。当然，应对这种情况，最好的方式是重新调整模块搜索路径，而不是修改代码中的完全限定名。
模块搜索路径
要获取关于模块搜索路径的信息，你可以查看Python 模块搜索路径介绍，Python 模块搜索路径中的目录有哪些一节。
这里，模块teacher和模块student位于同一目录，student通过import语句导入了teacher。打开命令行运行student.py将是可行的（示例中命令行的当前目录为student.py所在的文件夹，当然，你可以切换到其他位置），因为student.py所在的目录会被添加至模块搜索路径，模块teacher的完全限定名是其自身。
print('teacher 模块！')# 运行 student.py 可以正常导入 teacher，因为 student.py 所在的目录将被添加至搜索路径
import teacherWindows
python student.py
teacher 模块！UNIX/Linux/macOS
python3 student.py
teacher 模块！调整模块student，为其导入同一目录的包homework，在该包对应的__init__.py文件中，我们导入了包中的模块english。这里请注意模块english的完全限定名homework.english，他基于student.py所在的位置。
# …
# homework 包也可以被正常导入
import homeworkprint('homework 包！')
# 这里的完全限定名基于 student.py 所在的目录
import homework.englishprint('english 模块！')Windows
python student.py
teacher 模块！
homework 包！
english 模块！UNIX/Linux/macOS
python3 student.py
teacher 模块！
homework 包！
english 模块！对于完全限定名homework.english，如果我们直接执行homework包的__init__.py文件（示例中命令行的当前目录为__init__.py所在的文件夹，当然，你可以切换到其他位置），那么将产生一个错误。因为模块搜索路径已经不再包含student.py所在的目录，完全限定名homework.english应改为english。
Windows
python __init__.py
homework 包！
…
ModuleNotFoundError: No module named 'homework'UNIX/Linux/macOS
python3 __init__.py
homework 包！
…
ModuleNotFoundError: No module named 'homework'Python 模块缓存
无论是哪种缓存，使用他们的目的在于提高运行效率，以牺牲部分存储空间为代价，避免大量重复和耗时的工作。Python 的模块缓存包含了已经载入的模块或包，他们存储在sys模块的modules变量中，该变量是一个字典，字典中的键对应了模块的完全限定名，字典中的值对应了表示模块的ModuleType对象。
Python 中的 ModuleType 对象
你可以将ModuleType对象视为模块在代码层面的真实实现，一般情况下他们保存在sys.modules字典中。开发人员可以编写代码，来主动创建一个ModuleType对象并将其加入模块缓存。
sys.modules 中的 None 会导致无法导入相关 Python 模块或包
如果将字典sys.modules中某个键值对的值设置为None，那么尝试导入该键值对对应的模块会引发异常ModuleNotFoundError。对于在设置None之前导入的模块，则可以延续其有效性。
导入系统
想要获取更多关于导入系统的信息，你可以查看什么是 Python 导入系统一节。
这里模块car定义了类Car，在脚本文件cache_none.py中，我们提前将模块car对应的缓存设置为None，然后使用import语句将其导入，异常ModuleNotFoundError会被抛出。
# 一个表示汽车的类
class Car:
passimport sys
# 模块 car 的完全限定名为 car，这里提前将其缓存设置为 None
sys.modules['car'] = None
# 导入模块 car 将导致异常
import carModuleNotFoundError: import of car halted; None in sys.modules清除 Python 模块缓存
虽然没有必要，但你可以清空 Python 的模块缓存，这将导致下一次的导入操作需要重新载入相关的模块或包。
重新导入的 Python 模块与之前导入的 Python 模块不同
如果一个模块对应的缓存被清除，那么重新导入的模块与之前导入的模块，是两个不同的ModuleType对象，模块中定义的类也会有所区别。
在下面的示例中，我们将模块car的缓存保存至变量module1，并创建Car的实例car1，之后清除模块的缓存重新导入，创建Car的实例car2，对比前后的模块缓存和Car对象的类型，会发现他们并不相同。
import sys
# 首次导入模块 car，并创建 Car 对象
import car
module1 = sys.modules['car']
car1 = car.Car()
# 清除模块 car 的缓存
del sys.modules['car']
# 再次导入模块 car，并创建 Car 对象
import car
module2 = sys.modules['car']
car2 = car.Car()
print(f'module1 == module2 能成立？{module1 == module2}')
print(f'car1 与 car2 的类型相同？{type(car1) == type(car2)}')module1 == module2 能成立？False
car1 与 car2 的类型相同？False源码
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homework/__init__.py·codebeatme/python-reference·GitHub
homework/english.py·codebeatme/python-reference·GitHub
car.py·codebeatme/python-reference·GitHub
cache_none.py·codebeatme/python-reference·GitHub
cache_clear.py·codebeatme/python-reference·GitHub