模块

Julia 中的模块（module）是一些互相隔离的可变工作空间，也就是说它们会引入新的全局作用域。它们在语法上以 module Name ... end 界定。模块允许你创建顶层定义（也称为全局变量），而无需担心命名冲突。在模块中，利用导入（importing），你可以控制其它模块中的哪些名称是可见的；利用导出（exporting），你可以控制你自己的模块中的哪些名称是公开的。

下面的示例演示了模块的主要功能。它不是为了运行，只是为了方便说明：

module MyModule
using Lib
using BigLib: thing1, thing2
import Base.show
export MyType, foo
struct MyType
    x
end
bar(x) = 2x
foo(a::MyType) = bar(a.x) + 1
show(io::IO, a::MyType) = print(io, "MyType $(a.x)")
end

注意，模块中的代码样式不需要缩进，否则的话，会导致整个文件缩进。

上面的模块定义了一个 MyType 类型，以及两个函数，其中，函数 foo 和类型 MyType 被导出了，因而可以被导入到其它模块，而函数 bar 是模块 MyModule 的私有函数。

using Lib 意味着一个名称为 Lib 的模块会在需要的时候用于解释变量名。当一个全局变量在当前模块中没有定义时，系统就会从 Lib 中导出的变量中搜索该变量，如果找到了的话，就导入进来。也就是说，当前模块中，所有使用该全局变量的地方都会解释为 Lib 中对应的变量。

代码 using BigLib: thing1, thing2 显式地将标识符 thing1 和 thing2 从模块 BigLib 中引入到当前作用域。如果这两个变量是函数的话，则不允许给它们增加新的方法，毕竟代码里写的是 “using”（使用）它们，而不是扩展它们。

import 关键字所支持的语法与 using 一致。 它并不会像 using 那样将模块添加到搜索空间中。 与 using 不同，import 引入的函数 可以 为其增加新的方法。

前面的 MyModule 模块中，我们希望给 show 函数增加一个方法，需要写成 import Base.show。如果用 using 的话，就不能扩展 show 函数。通过 using 导入才可见的名字是不能被扩展的。

一旦一个变量通过 using 或 import 引入，当前模块就不能创建同名的变量了。而且导入的变量是只读的，给全局变量赋值只能影响到由当前模块拥有的变量，否则会报错。

模块用法摘要

要导入一个模块，可以用 using 或 import 关键字。为了更好地理解它们的区别，请参考下面的例子：

module MyModule
export x, y
x() = "x"
y() = "y"
p() = "p"
end

这个模块用关键字 export 导出了 x 和 y 函数，此外还有一个没有被导出的函数 p。想要将该模块及其内部的函数导入当前模块有以下方法：

模块和文件

模块与文件和文件名无关；模块只与模块表达式有关。一个模块可以有多个文件，一个文件也可以有多个模块。

module Foo
include("file1.jl")
include("file2.jl")
end

在不同的模块中引入同一段代码，可以提供一种类似 mixin 的行为。我们可以利用这个特性来观察，在不同的定义下，执行同一段代码会有什么结果。例如，在测试的时候，可以使用某些「安全」的运算符。

module Normal
include("mycode.jl")
end
module Testing
include("safe_operators.jl")
include("mycode.jl")
end

标准模块

有三个重要的标准模块：

• Core 包含了语言“内置”的所有功能。
• Base 包含了绝大多数情况下都会用到的基本功能。
• Main 是顶层模块，当 julia 启动时，也是当前模块。

默认顶层定义以及裸模块

除了默认包含 using Base 之外，所有模块都还包含 eval 和 include 函数。这两个函数用于在对应模块的全局环境中，执行表达式或文件。

如果连这些默认的定义都不需要，那么可以用 baremodule 定义裸模块（不过 Core 模块仍然会被引入，否则啥也干不了）。用裸模块表达的标准模块定义如下：

baremodule Mod
using Base
eval(x) = Core.eval(Mod, x)
include(p) = Base.include(Mod, p)
...
end

模块的绝对路径和相对路径

给定语句 using Foo，系统在顶层模块的内部表中查找名为 Foo 的包。如果模块不存在，系统会尝试 require(:Foo)，这通常会从已安装的包中加载代码。

但是，某些模块包含子模块，这意味着你有时需要访问非顶层模块。有两种方法可以做到这一点。第一种是使用绝对路径，例如 using Base.Sort。第二种是使用相对路径，这样可以更容易地导入当前模块或其任何封闭模块的子模块：

module Parent
module Utils
...
end
using .Utils
...
end

这里的模块 Parent 包含一个子模块 Utils，而 Parent 中的代码希望 Utils 的内容可见，这是可以使用 using 加点 . 这种相对路径来实现。添加更多的点会移动到模块层次结构中的更上级别。例如，using ..Utils 会在 Parent 的上级模块中查找 Utils 而不是在 Parent 中查找。

请注意，相对导入符号 . 仅在 using 和 import 语句中有效。

命名空间的相关话题

如果名称是限定的（例如 Base.sin），那么即使它没有被导出，我们也可以访问它。这通常在调试时很有用。若函数名也使用这种限定的方式，就可以为其添加方法。但是，对于函数名仅包含符号的情况，例如一个运算符，Base.+，由于会出现语法歧义，所以必须使用 Base.:+ 来引用它。如果运算符的字符不止一个，则必须用括号括起来，例如：Base.:(==)。

宏名称在导入和导出语句中用 @ 编写，例如：import Mod.@mac。其它模块中的宏可以用 Mod.@mac 或 @Mod.mac 触发。

不允许使用 M.x = y 这种写法给另一个模块中的全局变量赋值；必须在模块内部才能进行全局变量的赋值。

用 global x 声明变量可以仅“保留”名称而不赋值。有些全局变量需要在代码加载后才初始化，这样做可以防止命名冲突。

模块初始化和预编译

因为执行模块中的所有语句通常需要编译大量代码，大型模块可能需要几秒钟才能加载。Julia 会创建模块的预编译缓存以减少这个时间。

当用 import 或 using 加载一个模块时，模块增量预编译文件会自动创建并使用。这会让模块在第一次加载时自动编译。 另外，你也可以手工调用 Base.compilecache(modulename)，产生的缓存文件会放在 DEPOT_PATH[1]/compiled/ 目录下。 之后，当该模块的任何一个依赖发生变更时，该模块会在 using 或 import 时自动重新编译； 模块的依赖指的是：任何它导入的模块、Julia 自身、include 的文件或由 include_dependency(path) 显式声明的依赖。

对于文件依赖，判断是否有变动的方法是：在 include 或 include_dependency 的时候检查每个文件的变更时间（mtime）是否没变，或等于截断变更时间。截断变更时间是指将变更时间截断到最近的一秒，这是由于在某些操作系统中，用 mtime 无法获取亚秒级的精度。此外，也会考虑到 require 搜索到的文件路径与之前预编译文件中的是否匹配。对于已经加载到当前进程的依赖，即使它们的文件发成了变更，甚至是丢失，Julia 也不会重新编译这些模块，这是为了避免正在运行的系统与预编译缓存之间的不兼容性。

如果你认为预编译自己的模块是不安全的（基于下面所说的各种原因），那么你应该在模块文件中添加 __precompile__(false)，一般会将其写在文件的最上面。这就可以触发 Base.compilecache 报错，并且在直接使用 using / import 加载的时候跳过预编译和缓存。这样做同时也可以防止其它开启预编译的模块加载此模块。

在开发模块的时候，你可能需要了解一些与增量编译相关的固有行为。例如，外部状态不会被保留。为了解决这个问题，需要显式分离运行时与编译期的部分。Julia 允许你定义一个 __init__() 函数来执行任何需要在运行时发生的初始化。在编译期（--output-*），此函数将不会被调用。你可以假设在代码的生存周期中，此函数只会被运行一次。当然，如果有必要，你也可以手动调用它，但在默认的情况下，请假定此函数是为了处理与本机状态相关的信息，注意这些信息不需要，更不应该存入预编译镜像。此函数会在模块被导入到当前进程之后被调用，这包括在一个增量编译中导入该模块的时候（--output-incremental=yes），但在完整编译时该函数不会被调用。

特别的，如果你在模块里定义了一个名为 __init__() 的函数，那么 Julia 在加载这个模块之后会在第一次运行时（runtime）立刻调用这个函数（例如，通过 import，using，或者 require 加载时），也就是说 __init__ 只会在模块中所有其它命令都执行完以后被调用一次。因为这个函数将在模块完全载入后被调用，任何子模块或者已经载入的模块都将在当前模块调用 __init__ 之前 调用自己的 __init__ 函数。

__init__的典型用法有二，一是用于调用外部 C 库的运行时初始化函数，二是用于初始化涉及到外部库所返回的指针的全局常量。例如，假设我们正在调用一个 C 库 libfoo，它要求我们在运行时调用foo_init() 这个初始化函数。假设我们还想定义一个全局常量 foo_data_ptr，它保存 libfoo 所定义的 void *foo_data() 函数的返回值——必须在运行时（而非编译时）初始化这个常量，因为指针地址不是固定的。可以通过在模块中定义 __init__ 函数来完成这个操作。

const foo_data_ptr = Ref{Ptr{Cvoid}}(0)
function __init__()
    ccall((:foo_init, :libfoo), Cvoid, ())
    foo_data_ptr[] = ccall((:foo_data, :libfoo), Ptr{Cvoid}, ())
    nothing
end

注意，在像 __init__ 这样的函数里定义一个全局变量是完全可以的，这是动态语言的优点之一。但是把全局作用域的值定义成常量，可以让编译器能确定该值的类型，并且能让编译器生成更好的优化过的代码。显然，你的模块（Module）中，任何其他依赖于 foo_data_ptr 的全局量也必须在 __init__ 中被初始化。

涉及大多数不是由 ccall 生成的 Julia 对象的常量，不需要放在 __init__ 中：它们的定义可以预编译并从缓存的模块映像中加载。这包括复杂的堆分配对象，如数组。 但是，任何返回原始指针值的例程都必须在运行时调用，以便进行预编译（除非将 Ptr 对象隐藏在 isbits 对象中，否则它们将转换为空指针）。 这包括 Julia 函数 cfunction 和 pointer 的返回值。

字典和集合类型，或者通常任何依赖于 hash(key) 方法的类型，都是比较棘手的情况。 通常当键是数字、字符串、符号、范围、Expr 或这些类型的组合（通过数组、元组、集合、映射对等）时，可以安全地预编译它们。但是，对于一些其它的键类型，例如 Function 或 DataType、以及还没有定义散列方法的通用用户定义类型，回退（fallback）的散列（hash）方法依赖于对象的内存地址（通过 objectid），因此可能会在每次运行时发生变化。 如果您有这些关键类型中的一种，或者您不确定，为了安全起见，您可以在您的 __init__ 函数中初始化这个字典。或者，您可以使用 IdDict 字典类型，它是由预编译专门处理的，因此在编译时初始化是安全的。

当使用预编译时，我们必须要清楚地区分代码的编译阶段和运行阶段。在此模式下，我们会更清楚发现 Julia 的编译器可以执行任何 Julia 代码，而不是一个用于生成编译后代码的独立的解释器。

其它已知的潜在失败场景包括：

1. 全局计数器，例如：为了试图唯一的标识对象。考虑以下代码片段：

   mutable struct UniquedById
       myid::Int
       let counter = 0
           UniquedById() = new(counter += 1)
       end
   end

   尽管这段代码的目标是给每个实例赋一个唯一的 ID，但计数器的值会在代码编译结束时被记录。任何对此增量编译模块的后续使用，计数器都将从同一个值开始计数。

   注意 objectid （工作原理是取内存指针的 hash）也有类似的问题，请查阅下面关于 Dict 的用法。

   一种解决方案是用宏捕捉 @__MODULE__，并将它与目前的 counter 值一起保存。然而，更好的方案是对代码进行重新设计，不要依赖这种全局状态变量。

2. 像 Dict 和 Set 这种关联集合需要在 __init__ 中 re-hash。Julia 在未来很可能会提供一个机制来注册初始化函数。

3. 依赖编译期的副作用会在加载时蔓延。例子包括：更改其它 Julia 模块里的数组或变量，操作文件或设备的句柄，保存指向其它系统资源（包括内存）的指针。

4. 无意中从其它模块中“拷贝”了全局状态：通过直接引用的方式而不是通过查找的方式。例如，在全局作用域下：

   #mystdout = Base.stdout #= will not work correctly, since this will copy Base.stdout into this module =#
   # instead use accessor functions:
   getstdout() = Base.stdout #= best option =#
   # or move the assignment into the runtime:
   __init__() = global mystdout = Base.stdout #= also works =#

此处为预编译中的操作附加了若干限制，以帮助用户避免其他误操作：

1. 调用 eval 来在另一个模块中引发副作用。当增量预编译被标记时，该操作同时会导致抛出一个警告。
2. 当 __init__() 已经开始执行后，在局部作用域中声明 global const（见 issue #12010，计划为此情况添加一个错误提示）
3. 在增量预编译时替换模块是一个运行时错误。

一些其他需要注意的点：

1. 在源代码文件本身被修改之后，不会执行代码重载或缓存失效化处理（包括由 Pkg.update 执行的修改，此外在 Pkg.rm 执行后也没有清理操作）
2. 变形数组的内存共享特性会被预编译忽略（每个数组样貌都会获得一个拷贝）
3. 文件系统在编译期间和运行期间被假设为不变的，比如使用 @__FILE__/source_path() 在运行期间寻找资源、或使用 BinDeps 宏 @checked_lib。有时这是不可避免的。但是可能的话，在编译期将资源复制到模块里面是个好做法，这样在运行期间，就不需要去寻找它们了。
4. WeakRef 对象和完成器目前在序列化器中无法被恰当地处理（在接下来的发行版中将修复）。
5. 通常，最好避免去捕捉内部元数据对象的引用，如 Method、MethodInstance、TypeMapLevel、TypeMapEntry 及这些对象的字段，因为这会迷惑序列化器，且可能会引发你不想要的结果。此操作不足以成为一个错误，但你需做好准备：系统会尝试拷贝一部分，然后创建其余部分的单个独立实例。

在开发模块时，关闭增量预编译可能会有所帮助。命令行标记 --compiled-modules={yes|no} 可以让你切换预编译的开启和关闭。当 Julia 附加 --compiled-modules=no 启动，在载入模块和模块依赖时，编译缓存中的序列化模块会被忽略。Base.compilecache 仍可以被手动调用。此命令行标记的状态会被传递给 Pkg.build，禁止其在安装、更新、显式构建包时触发自动预编译。