关于import，你应该知道这些内容

编程派微信号：codingpy

本文为原创编译，首发于微信公众号“编程派”。微信搜索“编程派”，获取更多Python编程教程和精彩资源吧！

原文：Python 101 - All about imports

文中蓝色下划线部分为外链，请点击阅读原文查看相关连接的内容。

---

做为一名新手Python程序员，你首先须要学习的内容之一就是如何导入模块或包。可是我注意到，那些许多年来不时使用Python的人并非都知道Python的导入机制其实很是灵活。

在本文中，咱们将探讨如下话题：

• 常规导入（regular imports）

• 使用from语句导入

• 相对导入（relative imports）

• 可选导入（optional imports）

• 本地导入（local imports）

• 导入注意事项

常规导入

常规导入应该是最常使用的导入方式，大概是这样的：

import sys

你只须要使用import一词，而后指定你但愿导入的模块或包便可。经过这种方式导入的好处是能够一次性导入多个包或模块：

import os, sys, time

虽然这节省了空间，可是却违背了Python风格指南。Python风格指南建议将每一个导入语句单独成行。

有时在导入模块时，你想要重命名这个模块。这个功能很容易实现：

import sys as system

print(system.platform)

上面的代码将咱们导入的sys模块重命名为system。咱们能够按照和之前同样的方式调用模块的方法，可是能够用一个新的模块名。也有某些子模块必需要使用点标记法才能导入。

import urllib.error

这个状况不常见，可是对此有所了解老是没有坏处的。

使用from语句导入

不少时候你只想要导入一个模块或库中的某个部分。咱们来看看在Python中如何实现这点：

from functools import lru_cache

上面这行代码可让你直接调用lru_cache。若是你按常规方式导入functools，那么你就必须像这样调用lru_cache：

functools.lru_cache(*args)

根据你实际的使用场景，上面的作法多是更好的。在复杂的代码库中，可以看出某个函数是从哪里导入的这点颇有用的。不过，若是你的代码维护的很好，模块化程度高，那么只从某个模块中导入一部份内容也是很是方便和简洁的。

固然，你还可使用from方法导入模块的所有内容，就像这样：

from os import *

这种作法在少数状况下是挺方便的，可是这样也会打乱你的命名空间。问题在于，你可能定义了一个与导入模块中名称相同的变量或函数，这时若是你试图使用os模块中的同名变量或函数，实际使用的将是你本身定义的内容。所以，你最后可能会碰到一个至关让人困惑的逻辑错误。标准库中我惟一推荐全盘导入的模块只有Tkinter。

若是你正好要写本身的模块或包，有人会建议你在__init__.py文件中导入全部内容，让模块或者包使用起来更方便。我我的更喜欢显示地导入，而非隐式地导入。

你也能够采起折中方案，从一个包中导入多个项：

from os import path, walk, unlink

from os import uname, remove

在上述代码中，咱们从os模块中导入了5个函数。你可能注意到了，咱们是经过屡次从同一个模块中导入实现的。固然，若是你愿意的话，你也可使用圆括号一次性导入多个项：

from os import (path, walk, unlink, uname, 
                remove, rename)

这是一个有用的技巧，不过你也能够换一种方式：

from os import path, walk, unlink, uname, \
                remove, rename

上面的反斜杠是Python中的续行符，告诉解释器这行代码延续至下一行。

相对导入

PEP 328介绍了引入相对导入的缘由，以及选择了哪一种语法。具体来讲，是使用句点来决定如何相对导入其余包或模块。这么作的缘由是为了不偶然状况下导入标准库中的模块产生冲突。这里咱们以PEP 328中给出的文件夹结构为例，看看相对导入是如何工做的：

my_package/
    __init__.py
    subpackage1/
        __init__.py
        module_x.py
        module_y.py
    subpackage2/
        __init__.py
        module_z.py
    module_a.py

在本地磁盘上找个地方建立上述文件和文件夹。在顶层的__init__.py文件中，输入如下代码：

from . import subpackage1

from . import subpackage2

接下来进入subpackage1文件夹，编辑其中的__init__.py文件，输入如下代码：

from . import module_x

from . import module_y

如今编辑module_x.py文件，输入如下代码：

from .module_y import spam as ham
def main():    ham()

最后编辑module_y.py文件，输入如下代码：

def spam():
    print('spam ' * 3)

打开终端，cd至my_package包所在的文件夹，但不要进入mu_package。在这个文件夹下运行Python解释器。我使用的是IPython，由于它的自动补全功能很是方便：

In [1]: import my_packageIn [2]: my_package.subpackage1.module_xOut[2]: <module 'my_package.subpackage1.module_x'from 'my_package/subpackage1/module_x.py'>In [3]: my_package.subpackage1.module_x.main()spam spam spam

相对导入适用于你最终要放入包中的代码。若是你编写了不少相关性强的代码，那么应该采用这种导入方式。你会发现PyPI上有不少流行的包也是采用了相对导入。还要注意一点，若是你想要跨越多个文件层级进行导入，只须要使用多个句点便可。不过，PEP 328建议相对导入的层级不要超过两层。

还要注意一点，若是你往module_x.py文件中添加了if __name__ == ‘__main__’，而后试图运行这个文件，你会碰到一个很难理解的错误。编辑一下文件，试试看吧！

from . module_y import spam as hamdef main():   ham()if __name__ == '__main__':    # This won't work!    main()

如今从终端进入subpackage1文件夹，执行如下命令：

python module_x.py

若是你使用的是Python 2，你应该会看到下面的错误信息：

Traceback (most recent call last):  File "module_x.py", line 1, in <module>    from . module_y import spam as hamValueError: Attempted relative import in non-packageValueError: Attempted relative import in non-package

若是你使用的是Python 3，错误信息大概是这样的：

Traceback (most recent call last):  File "module_x.py", line 1, in <module>    from . module_y import spam as hamSystemError: Parent module '' not loaded, cannot perform relative importSystemError: Parent module '' not loaded, cannot perform relative import

这指的是，module_x.py是某个包中的一个模块，而你试图以脚本模式执行，可是这种模式不支持相对导入。

若是你想在本身的代码中使用这个模块，那么你必须将其添加至Python的导入检索路径（import search path）。最简单的作法以下：

import syssys.path.append('/path/to/folder/containing/my_package')import my_package

注意，你须要添加的是my_package的上一层文件夹路径，而不是my_package自己。缘由是my_package就是咱们想要使用的包，因此若是你添加它的路径，那么将没法使用这个包。

咱们接下来谈谈可选导入。

可选导入（Optional imports）

若是你但愿优先使用某个模块或包，可是同时也想在没有这个模块或包的状况下有备选，你就可使用可选导入这种方式。这样作能够导入支持某个软件的多种版本或者实现性能提高。以github2包中的代码为例：

try:    # For Python 3   from http.client import responsesexcept ImportError:  # For Python 2.5-2.7   try:        from httplib import responses  # NOQA    except ImportError:  # For Python 2.4
        from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler as _BHRH
        responses = dict([(k, v[0]) for k, v in _BHRH.responses.items()])

lxml包也有使用可选导入方式：

try:    from urlparse import urljoin    from urllib2 import urlopenexcept ImportError:    # Python 3    from urllib.parse import urljoin     from urllib.request import urlopen

正如以上示例所示，可选导入的使用很常见，是一个值得掌握的技巧。

局部导入

当你在局部做用域中导入模块时，你执行的就是局部导入。若是你在Python脚本文件的顶部导入一个模块，那么你就是在将该模块导入至全局做用域，这意味着以后的任何函数或方法均可能访问该模块。例如：

import sys  # global scope

def square_root(a):

   # This import is into the square_root functions local scope

   import math 

   return math.sqrt(a)

def my_pow(base_num, power):

   return math.pow(base_num, power)

if __name__ == '__main__':

   print(square_root(49))    print(my_pow(2, 3))

这里，咱们将sys模块导入至全局做用域，但咱们并无使用这个模块。而后，在square_root函数中，咱们将math模块导入至该函数的局部做用域，这意味着math模块只能在square_root函数内部使用。若是咱们试图在my_pow函数中使用math，会引起NameError。试着执行这个脚本，看看会发生什么。

使用局部做用域的好处之一，是你使用的模块可能须要很长时间才能导入，若是是这样的话，将其放在某个不常常调用的函数中或许更加合理，而不是直接在全局做用域中导入。老实说，我几乎从没有使用过局部导入，主要是由于若是模块内部处处都有导入语句，会很难分辨出这样作的缘由和用途。根据约定，全部的导入语句都应该位于模块的顶部。

导入注意事项

在导入模块方面，有几个程序员常犯的错误。这里咱们介绍两个。

• 循环导入（circular imports）

• 覆盖导入（Shadowed imports，暂时翻译为覆盖导入）

先来看看循环导入。

循环导入

若是你建立两个模块，两者相互导入对方，那么就会出现循环导入。例如：

# a.pyimport bdef a_test():    print("in a_test")
    b.b_test()

a_test()

而后在同个文件夹中建立另外一个模块，将其命名为b.py。

import adef b_test():    print('In test_b"')
    a.a_test()

b_test()

若是你运行任意一个模块，都会引起AttributeError。这是由于这两个模块都在试图导入对方。简单来讲，模块a想要导入模块b，可是由于模块b也在试图导入模块a（这时正在执行），模块a将没法完成模块b的导入。我看过一些解决这个问题的破解方法（hack），可是通常来讲，你应该作的是重构代码，避免发生这种状况。

覆盖导入

当你建立的模块与标准库中的模块同名时，若是你导入这个模块，就会出现覆盖导入。举个例子，建立一个名叫math.py的文件，在其中写入以下代码：

import mathdef square_root(number):    return math.sqrt(number)

square_root(72)

如今打开终端，试着运行这个文件，你会获得如下回溯信息（traceback）：

Traceback (most recent call last):  File "math.py", line 1, in <module>    import math  File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 6,in <module>   square_root(72)  File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 4,in square_root    return math.sqrt(number) AttributeError: module 'math' has no attribute'sqrt'   square_root(72)  File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 4,in square_root    return math.sqrt(number)AttributeError: module 'math' has no attribute 'sqrt'

这究竟是怎么回事？其实，你运行这个文件的时候，Python解释器首先在当前运行脚本所处的的文件夹中查找名叫math的模块。在这个例子中，解释器找到了咱们正在执行的模块，试图导入它。可是咱们的模块中并无叫sqrt的函数或属性，因此就抛出了AttributeError。

总结

在本文中，咱们讲了不少有关导入的内容，可是还有部份内容没有涉及。PEP 302中介绍了导入钩子（import hooks），支持实现一些很是酷的功能，好比说直接从github导入。Python标准库中还有一个importlib模块，值得查看学习。固然，你还能够多看看别人写的代码，不断挖掘更多好用的妙招。