引言：
上一节课中，我们讲了函数，如果函数是为了减少同一个程序中反复编写同一个功能的代码，那么模块可以说是让不同的程序间也可以重复利用一段功能相同的代码。
Python有三种模块，内置模块(python解释器自带)、自定义模块(我们自己写的)、第三方模块(别人写的)。
01 内置模块
前面讲到reduce函数时，我们已经讲过Python的function模块提供了reduce函数。
function就是Python的一个内置模块，可以直接引入到你的程序中，引入成功后就可以使用此模块下的所有方法啦！
Python有两种引入模块的语句。下面我们引入Python中的随机数模块，来学习这两种引入方式。
语法1：
- import 模块名
import random
random.randint(1,10)
#randint(起始值，终止值) 在指定范围内（闭区间）随机出一个整数
#如果不先import，使用randint函数时会报NameError
注意：可选更多模块名称，模块之间用逗号隔开可一并引入；使用该模块下的函数前，必须加该模块名
语法2：
- from 模块名 import 方法名或*
from random import randint
randint(1,10)
#使用此种引入方法，可以像使用内置函数一样使用randint。
另外，在调用时也可以给模块或方法起别名：
- import 模块名 as 别名
- from 模块名 import 方法名 as 别名
import random as rd
rd.randint (1,10)
from random import randint as ri
ri(1,10)
Python本身就内置了很多非常有用的模块，只要Python安装完毕，这些模块就可以立刻使用。这里介绍一下random模块中还有哪些常用方法：
- random.random() #0,1之间时间生成的浮点数 float
- random.randint(1, 6) #随机生成参数范围内的数字，1 <= N <= 6
- random.randrange(1, 6) #随机生成参数范围内的数字，1 <= N < 6
- random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6]) #从一个序列中随机选择一个数字
02 自定义模块
除了系统内置模块外，我们也可以创建自定义模块。当我们有很多人共同完成一个项目时，每个人负责他分配到的代码编写，将这些分散的Python文件集中在一起组成一段完整的程序，这个过程就叫模块化编程，每一个python文件都是一个“模块”(module)，而装这些py文件的文件夹就是一个“包”(Package)。
模块化的优点：
- ① 方便开发
- ② 方便维护
- ③ 模块可以复用！
自定义模块的调用实例：
在开始前，老师已经新建了一个Python文件hellomodule.py，并写了两个函数:
def hello():
print('这是一个子模块')
def rate(x,y):
return (x-y)/x
接下来，开始调用hellomodule
import hellomodule
hellomodule.hello() #程序输出了：这是一个子模块
hellomodule.rate(8,4) #计算结果0.5
可以看到，调用自定义模块和调用内置模块的方法并没有差别。
03 第三方模块
除了系统内置模块和我们自己写的模块外，第三方模块才是Python真正的知识宝库呢，来自全世界的大神们已经为你写好了各种功能强大的程序，你只需要动动小手安装一下这些第三方库，就能站在巨人的肩膀上了呢~~~~
Jupyter环境中可以使用pip来直接安装第三方库，只需要在代码行直接输入“!pip install 库名”，然后等待安装完成即可。(注意：这里是英文的“ ! ”)
如果你在终端上运行pip命令，则不用加“!”。直接运行pip install 库名
我们以pyecharts可视化库的安装为例：
1、Jupyter安装界面：
注意：import 模块未报错，说明安装成功
2、终端安装界面：
以上选择一种安装方式即可
下面列举一下财务分析常用的第三方模块：
注意：除pymysql,pyecharts之外的模块，Anaconda环境中均已包含，无需安装。如果使用的Python环境非Anaconda集成环境，则需自行安装所有模块。
课堂笔记
- 两种引入模块语句：import与from..import
- 使用from…import语句引入模块下函数时不用写模块前缀，使用import引入方式函数前必须要有模块前缀。
- 自定义模块层级顺序：包名>文件名>方法名
- 安装第三方模块命令：pip install 库名（anaconda环境下使用!系统命令直接可在内部安装）
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