这是一篇关于Python加载目录中的模块的一个简单方法，可以用于模块开发。
关于package
通常包总是一个目录，可以使用import导入包：
[python]
import re #加载正则表达式
[/python]
或者from + import来导入包中的部分模块：
[python]
from time import datetime #从时间包中加载日期模块
[/python]
如何创建一个包呢？
主要的一个文件是，包目录下为首的一个文件便是 __init__.py，内容可以为空。
也就是说模块文件和子目录，假如子目录中也有 __init__.py 那么它就是这个包的子包了。
Python牛逼小技巧，Python保留分隔符的Split方法。其实在Python手册里面写了很清楚，因为原来用不着，所以没注意，但是这次因为处理文本的时候，需要保留标点符号，因此特地的去查了一下。
[python]
>>>re.split(‘(W)’, ‘foo/bar spamneggs’)
[‘foo’, ‘/’, ‘bar’, ‘ ‘, ‘spam’, ‘n’, ‘eggs’]
[/python]
在使用PYQT写程序的时候，会遇到某些PYTHON中的函数不能用了，比如说针对QString就没有strip()，join的使用方式变成了list.join(“,”)逗号是分割符。究其原因是因为在使用PYQT读取数据后，数据类型已经不是在PYTHON上的数据类型了，随便找一个看看，比如
[python]
#文本编辑块
self.textEdit_articlelist.toPlainText()
#输出文本编辑内容类型
print type(self.textEdit_articlelist.toPlainText())
#得出其类别
<class ‘PyQt4.QtCore.QString’>
[/python]
会发现她们的数据类型会是：
那么要如何解决呢，很简单比如这个字符串类型的数据，通过str()转回到Python的数据类型就是了，就是这么简单的。
附上Pyqt4的使用指南：http://pyqt.sourceforge.net/Docs/PyQt4/
大数据处理中，常常会遇到压缩后的数据包，比如BZ2，ZIP等格式，这里简单的介绍了Python在无解压的情况下读取BZ2压缩文件，另外通过lxml中iterparse()的对于XML大型文件处理的方法。
在处理维基百科的DUMP包的时候，会遇到一个问题:大数据,几乎每一个DUMP在解压后都有400-500GB，没有解压之前如果是BZ2格式的话，大小也在20-30GB之间。
对于大数据的一般处理顺序：解压压缩包，再处理。可是把所有压缩包解压，可能没有足够的硬盘空间， 而且也很费时间。那么就试试不解压的情况下来操作，整个过程都在Python 2.7.*的环境下运行。
BZ2文件：
[python]
#加载bz2模块
from bz2 import BZ2File as b2f
fp = b2f("filename.bz2") #filename.bz2是要处理的压缩包名字
line = fp.readline() #读取一行
while line: #按行读取，并自动读完的时候停止
print line
line = fp.readline()
[/python]
现在我们知道了如何在不解压的情况下处理bz2格式的文件，那么维基百科提供的DUMP都按照BZ2格式的压缩，而且里面的文件是XML文件，那么该如何处理维基百科的数据呢？
Python提供了xml.sax来处理XML大型文件，而且这个处理方式完全可以和上面的方式联合来直接操作20几个GB的数据包。这里就介绍一下操作方式，下面这段SAX代码引子别处，并且在上面做了一些修改， 源代码网址：http://my.oschina.net/renhc/blog/59646
[python]
from bz2 import BZ2File as b2f #加载bz2模块
from xml.sax import parse, handler, SAXException
class MyXMLSAXHandler(handler.ContentHandler):
"""
用户自定义事件处理器
"""
#文档开始事件处理
def startDocument(self):
print ‘Document Start…’
#文档结束事件处理
def endDocument(self):
print ‘Document End…’
#元素开始事件处理
#"name"是节点名称，"attrs"是节点属性
def startElement(self, name, attrs):
print ‘encounter element(%s)’ % (name)
#元素结束事件处理
def endElement(self, name):
print ‘leave element(%s)’ % (name)
#内容事件处理
def characters(self, content):
if content.isspace(): #去掉内容中的空格
return
print ‘characters:’ + content
try:
fp = b2f("filename.bz2"，"r") #filename.bz2是要处理的压缩包名字
parse(fp, MyXMLSAXHandler())
except SAXException, msg:
print msg.getException()
except:
print sys.exc_info()[0],sys.exc_info()[1]
[/python]
这段代码其实不难理解，类MyXMLSAXHander继承了handler.ContentHandler， 在parse()分析XML文件是，从头到尾像流水一下的处理文件，类似与逐行读取，并在读取到相应的节点的时候，进行相关处理。
也许通过xml.sax来控制数据还是比较复杂且花费时间，那么可以试试lxml中提供的iterparse()，这个方法基于SAX，操作大型数据就变的简单多了，类似的Python自身也提供了iterparse()模块， 有兴趣的可以移步：
http://docs.python.org/2/library/xml.etree.elementtree.html#xml.etree.ElementTree.iterparse， 小提示：xml.etree.ElementTree和xml.etree.cElementTree都可以用哦，后者基于C的模块，速度会更快一些。 废话不多说，直接进入lxml.etree.iterparse()的用法，后面清除内存的那块一定得加。
[python]
from bz2 import BZ2File as b2f
from lxml import etree
f1 = "filename.xml.bz2"
fp = b2f(f1,"r")
node_find = "page" #要寻找的节点的名字
#fp上面的传送过来的一个Objet， 其实也可以是一个文件名。
#end是某个节点的结尾
tree = etree.iterparse(fp,events=("end",), tag=node_find)
for event, elem in tree:
#输出结果
print etree.tostring(elem, encoding="utf-8", pretty_print=True,
xml_declaration=True)
#清除内存
elem.clear()
while elem.getprevious() is not None:
del elem.getparent()[0]
[/python]
好了，就到这里，如问题请留言。
如果说“细致”是形容女人，“严谨”是形容男人，那么我对德国的第一印象就是严谨。
严谨是因为他们的逻辑性，在车站的自动售票机是可以根据不同的条件购票，在可以一步掠过所有的选项。在火车上，每个位置有一个小的电子牌，告知这个位置从哪里到哪里被预订了，以避免临时买票的人占了别人位置的尴尬。在酒店，吸尘器的噪音会在你出现时消失，并在你离去后出现。在多特蒙德工业大学的学校食堂，有专门的机器回收空瓶，机器会根据回收瓶子的不同，给出与现金等价的小票，可以兑钱也可以购买东西，不知道是不是这里的特色。
逻辑还不能说明严谨，因为严谨还得包括他们的大口喝酒大口吃肉的习惯。我一直以为，咱们是最爱吃肉的民族，没想到日耳曼民族更胜一筹。到这里的第一顿早餐，因为琳琅满目的肉可供选择，以至于让我觉得到了件肉铺子，经过一番询问才知道，这是他们早餐的传统，从早餐直到晚上，不论男女都爱吃肉。
有可能有人问，这样不是很贵吗，在中国现在的肉价都涨价涨成这样了，但是德国的肉还真的不贵，在餐馆吃上一顿烤肉，比如这个，只要13欧元，若是在法国，起码得20欧左右。
另外，13欧元也就是三大杯德国黑啤的价格，众所周知德国啤酒特别好，黑啤就更不用说了。吃饭的时候，可以没红酒，但是不能没啤酒，只有三两杯下肚后，才能满足。
这次的德国之旅简短，有点可惜，比如只经过德国最大的体育场（Signal Iduna Park），却没能进去观看多特蒙德球队的比赛。
经过科隆，却不能停下脚步参观科隆大教堂且在莱茵河畔坐一坐，看看科隆大桥上的同心锁。
这就简单的将这些MARK起来，待下次有机会的时候，再好好的游玩一番。
lxml作为python处理xml文本的模块，文档开发的十分完善，个人非常推荐，以下是在ubuntu下的安装方式：
由于lxml需要libxml2-dev和libxslt-dev两个模块支持，所以需要先安装这两个模块，
apt-get install libxml2-dev libxslt-dev 之后安装lxmlapt-get install python-lxml
圣诞集市，每年圣诞前夕出现在城市的市中心，届时约上好友去喝上几杯热红酒，吃上一些Raclette或Aligot，选上几件心仪的礼物送自己和送朋友，绝对是圣诞最佳的活动之一。
给圣诞老爷爷寄封信怎样？
可丽饼(Crepe)
热红酒，1欧元
炒板栗哦
妈妈我要气球
肉色美女
一壶茶后得清醒，据说在茶中添加一些枸杞子会对身体好，虽然不能确定，但是味道确实不错！
python def定义了一个方法（函数/模块），他们的内存使用方式很简单，调用完就清楚内存，但是有特别的情况比如调用模块libxml2。
python在通过def定义了一个方法后，每次调用这个模块，都将进行内存加载。但是一旦使用完整个方法并返回后，python的内存管理机制，将会自动将所有的内存清空。网上已经有很多文章讲解内存管理机制，因此这里就简单的引用一下别人的文章，做个记录。
关于Python的内存管理机制，这里引用51cto的一篇文章中提到的：
“在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。
这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。这也就是之前提到的Pymalloc机制。
在Python 2.5中，Python内部默认的小块内存与大块内存的分界点定在256个字节，这个分界点由前面我们看到的名为SMALL_REQUEST_THRESHOLD的符号控制。
也就是说，当申请的内存小于256字节时，PyObject_Malloc会在内存池中申请内存；当申请的内存大于256字节时，PyObject_Malloc的行为将蜕化为malloc的行为。当然，通过修改Python源代码，我们可以改变这个默认值，从而改变Python的默认内存管理行为。
在一个对象的引用计数减为0时，与该对象对应的析构函数就会被调用。”
引用地址：
http://developer.51cto.com/art/201007/213585.htm