pycharm右键新建时会有目录(文件夹)和python package两个选项，这两个到底有什么不同呢

1.原来在python模块的每一个包中，都有一个__init__.py文件（这个文件定义了包的属性和方法）然后是一些模块文件和子目录，假如子目录中也有__init__.py那么它就是这个包的子包了。

当你将一个包作为模块导入(比如从 xml导入 dom)的时候，实际上导入了它的__init__.py 文件。

2.而目录跟包唯一不同的就是没有__init__.py 文件，一个包是一个带有特殊文件__init__.py 的目录，而__init__.py 文件定义了包的属性和方法。

其实它可以什么也不定义；可以只是一个空文件，但是必须存在。如果__init__.py 不存在，这个目录就仅仅是一个目录，而不是一个包，它就不能被导入或者包含其它的模块和嵌套包。

补充知识：Python类、模块、包的区别

类

类的概念在许多语言中出现，很容易理解。它将数据和操作进行封装，以便将来的复用。

模块

模块，在Python可理解为对应于一个文件。在创建了一个脚本文件后，定义了某些函数和变量。你在其他需要这些功能的文件中，导入这模块，就可重用这些函数和变量。一般用module_name.fun_name，和module_name.var_name进行使用。这样的语义用法使模块看起来很像类或者名字空间，可将module_name 理解为名字限定符。模块名就是文件名去掉.py后缀。

client.py

def func():
  print "hello world!"

main.py

import client
if __name__ == '__main__':
  print __name__
  client.func()
  print client.__name__

>>python main.py ---> result:

__main__

hello world!

client

模块属性__name__，它的值由Python解释器设定。如果脚本文件是作为主程序调用，其值就设为__main__，如果是作为模块被其他文件导入，它的值就是其文件名。

每个模块都有自己的私有符号表，所有定义在模块里面的函数把它当做全局符号表使用。

模块可以导入其他的模块。通常将import语句放在模块的开头，被导入的模块名字放在导入它的模块的符号表中。

from module import names 可以直接从模块中导入名字到符号表，但模块名字不会被导入。

from module import * 可以把模块中的所有名字全部导入，除了那些以下划线开头的名字符号。不建议使用，不清楚导入了什么符号，有可能覆盖自己定义的东西

内建函数dir()可以查看模块定义了什么名字（包括变量名，模块名，函数名等）：dir(模块名)，没有参数时返回所有当前定义的名字

模块搜索路径

当导入一个模块时，解释器先在当前包中查找模块，若找不到，然后在内置的built-in模块中查找，找不到则按sys.path给定的路径找对应的模块文件(模块名.py)

sys.path的初始值来自于以下地方：

包含脚本当前的路径，当前路径

PYTHONPATH

默认安装路径

sys.path初始化完成之后可以更改

编译过的Python文件: .pyc文件

built-in 模块

上面的例子中，当client被导入后，python解释器就在当前目录下寻找client.py的文件，然后再从环境变量PYTHONPATH寻找，如果这环境变量没有设定，也不要紧，解释器还会在安装预先设定的的一些目录寻找。这就是在导入下面这些标准模块，一切美好事情能发生的原因。

这些搜索目录可在运行时动态改变，比如将module1.py不放在当前目录，而放在一个冷僻的角落里。这里你就需要通过某种途径，如sys.path，来告知Python了。sys.path返回的是模块搜索列表，通过前后的输出对比和代码，应能理悟到如何增加新路径的方法了吧。非常简单，就是使用list的append()或insert()增加新的目录。

#module2.py
import sys
import os

print sys.path
workpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0]))
sys.path.insert(0, os.path.join(workpath, 'modules'))
print sys.path

其他的 要点

模块能像包含函数定义一样，可包含一些可执行语句。这些可执行语句通常用来进行模块的初始化工作。这些语句只在模块第一次被导入时被执行。这非常重要，有些人以为这些语句会多次导入多次执行，其实不然。

模块在被导入执行时，python解释器为加快程序的启动速度，会在与模块文件同一目录下生成.pyc文件。我们知道python是解释性的脚本语言，而.pyc是经过编译后的字节码，这一工作会自动完成，而无需程序员手动执行。

包

通常包总是一个目录，可以使用import导入包，或者from + import来导入包中的部分模块。包目录下为首的一个文件便是 _init_.py。然后是一些模块文件和子目录，假如子目录中也有 _init_.py 那么它就是这个包的子包了。

在创建许许多多模块后，我们可能希望将某些功能相近的文件组织在同一文件夹下，这里就需要运用包的概念了。包对应于文件夹，使用包的方式跟模块也类似，唯一需要注意的是，当文件夹当作包使用时，文件夹需要包含__init__.py文件，主要是为了避免将文件夹名当作普通的字符串。_init_.py的内容可以为空，一般用来进行包的某些初始化工作或者设置__all__值，__all__是在from package-name import *这语句使用的，全部导出定义过的模块。

可以从包中导入单独的模块。

1). import PackageA.SubPackageA.ModuleA,使用时必须用全路径名

2). 变种: from PackageA.SubPackageA import ModuleA, 可以直接使用模块名而不用加上包前缀。

3). 也可以直接导入模块中的函数或变量：from PackageA.SubPackageA.ModuleA import functionA

import语句语法：

当使用from package import item时，item可以是package的子模块或子包，或是其他的定义在包中的名字（比如一个函数、类或变量）

首先检查item是否定义在包中，不过没找到，就认为item是一个模块并尝试加载它，失败时会抛出一个ImportError异常。

当使用import item.subitem.subsubitem语法时，最后一个item之前的item必须是包，最后一个item可以是一个模块或包，但不能是类、函数和变量

from pacakge import *

如果包的__init__.py定义了一个名为__all__的列表变量，它包含的模块名字的列表将作为被导入的模块列表。

如果没有定义__all__， 这条语句不会导入所有的package的子模块，它只保证包package被导入，然后导入定义在包中的所有名字。

python包是：

包是一个有层次的文件目录结构，它定义了由n个模块或n个子包组成的python应用程序执行环境。

通俗一点：包是一个包含__init__.py 文件的目录，该目录下一定得有这个__init__.py文件和其它模块或子包。

常见问题：

引入某一特定路径下的模块

使用sys.path.append(yourmodulepath)

将一个路径加入到python系统路径下，避免每次通过代码指定路径

利用系统环境变量 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:yourmodulepath，

直接将这个路径链接到类似/Library/Python/2.7/site-packages目录下

好的建议

经常使用if__name__ == ‘_main_'，保证你写包既可以import又可以独立运行，用于test。

多次import不会多次执行模块，只会执行一次。可以使用reload来强制运行模块，但不提倡。

包（package）

为了组织好模块，将多个模块分为一个包。包是python模块文件所在的目录，且该目录下必须存在__init__.py文件。常见的包结构如下：

package_a
├──__init__.py
├── module_a1.py
└── module_a2.py
package_b
├──__init__.py
├── module_b1.py
└── module_b2.py
main.py

如果main.py想要引用packagea中的模块modulea1，可以使用:

from package_a import module_a1
import package_a.module_a1

如果packagea中的modulea1需要引用packageb，那么默认情况下，python是找不到packageb。我们可以使用sys.path.append('…/'),可以在packagea中的__init__.py添加这句话，然后该包下得所有module都添加* import __init_即可。

以上这篇浅谈Python中文件夹和python package包的区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。