Python-এর module ও package: import, pip, venv ও library সহজ ভাষায়

Python-এর module হলো একটি সাধারণ কোড-ফাইল, আর import হলো তার থেকে ফাংশন ও ক্লাস নেওয়ার উপায়। Module থেকে package, package থেকে library তৈরি হয়। তৃতীয় পক্ষের library যেন বিভিন্ন প্রজেক্টে একে অন্যকে বাধা না দেয়, সেজন্য সেগুলো ইনস্টল হয় একটি virtual environment (venv)-এ। এখানে পুরো শৃঙ্খলটি দেখা যাক: import-এর সময় কী ঘটে, package কীভাবে গড়া, pip ও venv কীভাবে কাজ করে, এবং Python 3.15-এ আসা lazy import কী।

Module, package, library: পার্থক্য

কথোপকথনে «library», «package» ও «module» শব্দগুলো প্রায়ই মিশে যায় — এটি স্বাভাবিক। গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো: import সব সময় একটি module বা package লোড করে, আর pip PyPI থেকে একটি distribution ইনস্টল করে, যার ভেতরে থাকে package।

Python-এ import কীভাবে কাজ করে

Import-এর কয়েকটি রূপ আছে, সবগুলোই বাস্তব কোডে দেখা যায়:

import math                    # পুরো module, ব্যবহার math.sqrt
from math import sqrt, pi      # নির্দিষ্ট নাম
import datetime as dt          # উপনাম
from collections import Counter as C

print(math.sqrt(16), sqrt(9), pi)
print(dt.date.today())

বড় library-র জন্য উপনাম সর্বজনস্বীকৃত: import numpy as np, import pandas as pd। from module import * এড়িয়ে চলাই ভালো: এটি নামস্থান ভরিয়ে দেয় এবং বোঝা যায় না নামটি কোথা থেকে এল।

Import আসলে কী করে

1. sys.modules ক্যাশে খোঁজে। আগেই লোড হয়ে থাকলে সেটি ফেরত দেয়।
2. না থাকলে sys.path-এর ফোল্ডারগুলোতে ফাইল খোঁজে: চালু স্ক্রিপ্টের ফোল্ডার, স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরি, এবং environment-এর site-packages।
3. পাওয়া ফাইলটি ওপর থেকে নিচে পুরোটা চালায়।
4. module অবজেক্টটি ক্যাশে রেখে নামের সঙ্গে যুক্ত করে।

এর থেকে দুটি ব্যবহারিক সিদ্ধান্ত আসে। একই module আবার import করলে প্রায় খরচ হয় না — কোডটি দ্বিতীয়বার চলে না। আর module-এর শীর্ষ-স্তরের সব কোড, যার মধ্যে print ও ভারী হিসাবও আছে, ইমপোর্টের সময়ই চলে।

import sys
for p in sys.path:
    print(p)
print("math" in sys.modules)

if __name__ == "__main__"

Import ফাইলটি চালায়, তাই «আমাকে স্ক্রিপ্ট হিসেবে চালানো হয়েছে» এবং «আমাকে import করা হয়েছে» — এ দুটির পার্থক্য দরকার। এর জন্য আছে __name__ ভেরিয়েবল: ফাইল সরাসরি চালালে এটি "__main__", import-এ হয় module-এর নাম।

# categories.py
def guess(title: str) -> str:
    return "food" if "cafe" in title.lower() else "other"

if __name__ == "__main__":
    print(guess("Cafe near home"))   # শুধু python categories.py চালালে চলবে

Package-এর জন্য বিকল্প হলো ভেতরে __main__.py ফাইল রাখা এবং চালানো python -m expenses দিয়ে।

স্ট্যান্ডার্ড module

Python বাক্সেই আসে «ব্যাটারি সহ»: শত শত অন্তর্নির্মিত module আলাদা ইনস্টল ছাড়াই পাওয়া যায়। সবচেয়ে ব্যবহৃত কয়েকটি:

স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরির সব module-এর নামের তালিকা থাকে sys.stdlib_module_names-এ (Python 3.10+)। কোনো module-এ কী আছে দেখতে dir(math) ও help(math) ব্যবহার করুন।

নিজের package: প্রজেক্টের কাঠামো

Module বাড়লে সেগুলোকে একটি package-এ রাখা হয়। প্রচলিত বিন্যাস হলো src-layout:

expenses-project/
├── pyproject.toml
└── src/
    └── expenses/
        ├── __init__.py
        ├── cli.py
        ├── parsing.py
        ├── categories.py
        └── report.py

Package-এর ভেতরের module একে অন্যকে import করে package-এর নাম দিয়ে (from expenses.categories import guess) অথবা আপেক্ষিকভাবে (from .categories import guess)। আপেক্ষিক import শুধু package-এর ভেতরে কাজ করে, সরাসরি স্ক্রিপ্ট হিসেবে চালানো ফাইলে নয়।

pip: library ইনস্টল

তৃতীয় পক্ষের library থাকে PyPI-তে, আর সেগুলো বসায় pip, যা Python-এর সঙ্গে আসে। সবচেয়ে নিরাপদ উপায় pip-কে interpreter দিয়ে ডাকা — তাতে library ঠিক সেই Python-এ যায়, যেটি দিয়ে কোড চালাচ্ছেন।

python -m pip install requests          # ইনস্টল
python -m pip install "pandas>=2.3"     # সংস্করণের সীমা সহ
python -m pip install --upgrade requests
python -m pip uninstall requests        # মুছে ফেলা
python -m pip list                      # ইনস্টল করা package-এর তালিকা
python -m pip show requests             # সংস্করণ ও নির্ভরতা
python -m pip freeze > requirements.txt
python -m pip install -r requirements.txt

Windows-এ python-এর বদলে প্রায়ই ব্যবহৃত হয় লঞ্চার py। pip না পেলে সেটি বসায় অন্তর্নির্মিত module: python -m ensurepip --upgrade।

জনপ্রিয় Python library

PyPI-তে কয়েক লাখ package আছে, তবে বেশির ভাগ প্রজেক্টে একই ছোট তালিকাটি বারবার আসে। অদ্ভুত কিছু খোঁজার আগে এখান থেকে শুরু করা ভালো।

খেয়াল করুন: ইনস্টলের নাম ও import-এর নাম সব সময় মেলে না। ইনস্টল করা হয় pip install pillow, আর লেখা হয় from PIL import Image; ইনস্টল করা হয় opencv-python, আর import করা হয় cv2। ইনস্টলের পরেও import ব্যর্থ হলে package-এর ডকুমেন্টেশনে দেখুন তার import-এর নাম কী।

Linux-এ library ইনস্টল

আধুনিক Debian ও Ubuntu-তে সিস্টেমের Python-এ pip install দিলে আসে externally-managed-environment ত্রুটি (PEP 668)। এটি সুরক্ষা: সিস্টেমের Python OS-এর প্যাকেজ ম্যানেজারের, pip তাকে ভাঙবে না। সঠিক সমাধান --break-system-packages নয়, বরং virtual environment।

venv: virtual environment

Virtual environment হলো একটি আলাদা ফোল্ডার, যার নিজের interpreter-এর কপি (বা লিংক) এবং নিজের site-packages আছে। এর ভেতরে ইনস্টল করা library কেবল সেই প্রজেক্টেই দেখা যায়। ফলে একটি প্রজেক্টে থাকতে পারে Django 4, পাশের প্রজেক্টে Django 5 — এবং তারা একে অন্যের সঙ্গে সংঘর্ষ করে না।

venv module Python-এর সঙ্গেই আসে, আলাদা ইনস্টলের দরকার নেই (Debian/Ubuntu-তে কখনো কখনো সিস্টেম প্যাকেজ python3-venv লাগে)।

# .venv ফোল্ডারে environment বানানো
python -m venv .venv

# সক্রিয় করা: Linux ও macOS
source .venv/bin/activate
# সক্রিয় করা: Windows PowerShell
.venv\Scripts\Activate.ps1

# এখন pip প্যাকেজ বসাবে .venv-এর ভেতরে
python -m pip install requests
python -c "import sys; print(sys.prefix)"

# environment থেকে বের হওয়া
deactivate

সক্রিয় করার পরে টার্মিনালের লাইনের শুরুতে আসে (.venv)। Environment-এর ফোল্ডার git-এ কমিট করা হয় না (.gitignore-এ .venv/ যোগ করুন), এবং মেশিনের মধ্যে কপি করা হয় না — তার বদলে নির্ভরতার তালিকা রাখা হয় এবং environment নতুন করে বানানো হয়। PowerShell সক্রিয়করণ স্ক্রিপ্ট চালাতে না দিলে ব্যবহারকারীর জন্য অনুমতি দিন: Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned।

uv ও pyproject.toml

আধুনিক প্রজেক্টের নির্ভরতা লেখা হয় pyproject.toml-এ। কোর্সে ব্যবহৃত uv ম্যানেজার environment বানানো এবং ইনস্টল একসঙ্গে করে: uv add pandas package নামায়, pyproject.toml-এ লেখে এবং সঠিক সংস্করণ uv.lock-এ স্থির করে। সহকর্মী প্রজেক্ট ক্লোন করে uv sync চালালে হুবহু একই environment পায়।

[project]
name = "expenses"
version = "0.1.0"
requires-python = ">=3.15"
dependencies = [
    "pandas>=2.3",
]

[project.scripts]
expenses = "expenses.cli:main"

Python 3.15-এ lazy import (PEP 810)

এই অধ্যায়ে 3.15-এর প্রধান নতুনত্ব — lazy কীওয়ার্ড। ভারী library লোড হতে সময় নেয়: কোর্সের পরিমাপে python:3.15-slim ইমেজে সাধারণ import pandas নিয়েছে প্রায় 415 ms, আর lazy import pandas — প্রায় 13 ms। যে CLI শুধু --help দেখানোর জন্য চালানো হয়, তার জন্য পার্থক্যটি বিশাল।

lazy import pandas as pd
lazy from expenses.report import build_report

def main() -> None:
    ...
    df = pd.read_csv(path)   # pandas-এর আসল লোড হয় এখানে

Module-এর বদলে নামে বসে একটি প্রক্সি অবজেক্ট (types.LazyImportType), আর আসল import ঘটে নামটি প্রথম ব্যবহারের সময়। যদি সেই ব্যবহার না আসে, সময়ও খরচ হয় না।

Lazy import-এর সীমাবদ্ধতা

• শুধু module-এর শীর্ষ স্তরে অনুমোদিত: ফাংশন, ক্লাস বা try/except-এর ভেতরে লিখলে SyntaxError।
• lazy from x import * নিষিদ্ধ।
• ModuleNotFoundError শুরুতে নয়, প্রথম ব্যবহারের সময় ওঠে।
• module-এর পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া (প্লাগইন রেজিস্টার ইত্যাদি) সময়ের দিক থেকে সরে যায়।

সব import একসঙ্গে lazy করতে পতাকা -X lazy_imports=all বা পরিবেশ ভেরিয়েবল PYTHON_LAZY_IMPORTS=all; ব্যতিক্রম ঠিক করা যায় sys.set_lazy_imports_filter() দিয়ে। যে কোড পুরনো সংস্করণেও চলবে, তার জন্য আছে module-ভেরিয়েবল __lazy_modules__ = ["pandas"]: 3.15 উল্লিখিত import-গুলো lazy করবে, আর পুরনো সংস্করণ সাধারণ import চালাবে। শুরুতে কোথায় সময় যায়, তা দেখায় python -X importtime -c "import pandas"। সবচেয়ে বেশি লাভ হয় ঘন ঘন সংক্ষিপ্ত চালু হওয়া প্রোগ্রামের; দীর্ঘ চলা সার্ভারে lazy বিশেষ কিছু বদলায় না।

সাধারণ ভুল

• ModuleNotFoundError: No module named 'requests' — library অন্য Python-এ ইনস্টল হয়েছে, অথবা environment সক্রিয় নেই। একই interpreter দিয়ে python -m pip show requests চালিয়ে যাচাই করুন।
• নিজের ফাইলের নাম json.py, random.py বা csv.py — স্ক্রিপ্টের ফোল্ডার sys.path-এর প্রথমে থাকে, তাই সেটি স্ট্যান্ডার্ড module-কে ঢেকে দেয়। Python 3.13+ ত্রুটিতে «consider renaming» পরামর্শ দেয়। ফাইলের নাম বদলান এবং __pycache__ মুছুন।
• বৃত্তাকার import: a.py b.py-কে import করে, আর সেটি a.py-কে। সাধারণ অংশ তৃতীয় module-এ রাখুন, অথবা ফাংশনের ভেতরে import করুন।
• pip চালানো হয়েছে Python-এর ভেতরে (>>> pip install) — পাবেন SyntaxError। pip-এর কমান্ড চলে টার্মিনালে।

সারসংক্ষেপ

Module একটি ফাইল, package একটি module-এর ফোল্ডার, library তাদের তৈরি সমষ্টি; import প্রথমে ক্যাশে ও sys.path-এ খোঁজে এবং module একবারই চালায়। তৃতীয় পক্ষের library শুধু virtual environment (venv)-এর ভেতরে pip বা uv দিয়ে ইনস্টল করুন — তাতে প্রজেক্টগুলো একে অন্যকে বাধা দেয় না, এবং environment সহজে পুনরায় বানানো যায়। কোর্সে এই বিষয়টি বাস্তবে শেখানো হয়েছে: খরচের ট্র্যাকার একটি package হয়ে ওঠে, নির্ভরতা নিয়ে, এবং lazy import-এর কারণে দ্রুত শুরু হয়।