在開發過程中，我們無法把所有代碼、資源都放在同一個文件中。因此，模塊導入在編碼中是很常見的。無論是C++、Java，還是Python、Go。

可以把不同功能、不同模塊進行分離，當使用的時候，可以通過import關鍵字在一個模塊中使用另外一個模塊提供的能力，這能夠大大提升代碼的開發效率。

尤其是對于Python這種對于模塊、工具包依賴較強的編程語言，這一點更為突出。

模塊導入，這一點在Python中最為常見的東西對于很多人來說都不屑一顧，但是，你真的徹底理解Python中的import嗎？

我可以斷言，絕大多數Python開發人員只是使用，卻不知所以然。

本文，就來詳細、徹底的介紹一下Python模塊導入的使用。

模塊與工具包

模塊(modules)和工具包(packages)這2個概念首當其沖，經常被Python開發者混為一談。

雖然，二者有很多相同之處，但是還是存在一定差異。因此，要想徹底理解import，首先就需要理解模塊與工具包的異同點。

模塊

Python官網對于模塊的定義如下：

模塊具有一個包含任意Python對象的命名空間，通常用作Python代碼組織單位的對象。

實際上，一個模塊通常對應一個.py文件，模塊的真正功能是可以將其導入到其他代碼中，并重復使用，例如：

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793

第一行代碼，通過import把math模塊導入到代碼中，通過math.pi來調用pi這一屬性。

這里需要注意，這里寫的math.pi不僅是單純的pi，它還把math充當所有屬性保持統一的命名空間。命名空間對于保持代碼的可讀性和組織性非常有用。

你可以利用 dir來查看命名空間的內容：

>>> import math
>>> dir()
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir(math)
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]

除了上述直接導入，我們還可以導入模塊下特定的部分：

>>> from math import pi
>>> pi
3.141592653589793

>>> math.pi
NameError: name 'math' is not defined

請注意，這里對比于前一種方式已經發生了一些轉變。這里的pi是放置在全局命名空間內，而不是math的命名空間內。

包

同樣，首先看一下Python官網對工具包的定義：

一個Python模塊，可以包含子模塊或遞歸地包含子包。從技術上講，包是具有__path__屬性的Python模塊。

從定義上可以看出，包仍然是模塊。但是，它們還是有一定的區別。

從編碼上來講，Python包需要在目錄下創建一個名為__init__.py的文件。

導入模塊時，通常不會導入子模塊和子包，但是，你可以通過添加__init__.py來將需要導入的子模塊和子包囊括進去。

絕對導入與相對導入

from ... import ...這種導入當時在代碼中經常會遇到，假如，我們有如下工程：

world/
│
├── africa/
│ ├── __init__.py
│ └── zimbabwe.py
│
├── europe/
│ ├── __init__.py
│ ├── greece.py
│ ├── norway.py
│ └── spain.py
│
└── __init__.py

當想要導入africa時可以這樣：

from world import africa

也可以這樣：

from . import africa

那么這里面的**點(.)**代表什么含義？

這里的點(.)就是一種相對導入，你可以理解為從當前包中導入africa。

相反，絕對導入語句中，需要明確命名當前包：

from world import africa

在編碼過程中，你可以選擇絕對導入，也可以選擇相對導入。只不過，PEP 8風格指南中，建議使用絕對導入。

Python導入路徑

這是一個需要重點理解的問題，很多開發者從接觸Python開始就是用PyCharm，它對于導入路徑已經進行了默認的配置，因此，開發者很難遇到無法導入的問題。

但是，當切換到VS Code、Sublime這些需要較多自行配置的開發工具之后，會發現無法導入，或者因為導入工具包帶來的調用錯誤問題。

Python是如何找到它要導入的模塊和包的？

你可以試著輸出sys.path，你會發現輸出列表中主要包含如下3個部分的位置：

• 當前腳本目錄
• PYTHON_PATH環境變量
• 其他與安裝相關的目錄

通常情況下，Python將對列表進行從頭開發遍歷，從每個位置中尋找給定的模塊，直到第一個匹配為止。

由于腳本所在目錄始終被排在列表的第一位，因此，導入模塊時它會首先從當前目錄下進行尋找。

所以，一定不要把自己的代碼文件名稱與工具包重名。

例如，當前目錄有一個名為math.py的文件：

# math.py

def double(number):
return 2 * number

這時候，你導入可以按照預期工作：

>>> import math
>>> math.double(3.14)
6.28

但是，它已經覆蓋了Python自帶的math標準庫。如果我們誤認為導入的是標準math模塊，去調用pi、sqrt這些方法，則會報錯：

>>> math.pi
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
AttributeError: module 'math' has no attribute 'pi'>>> math'math' from 'math.py'>

因此，為了避免這個問題，一定小心自己開發代碼文件的命名。

創建并安裝本地工具包

在Python開發過程中，經常會用到pip安裝來自PyPI倉庫的工具包，它可以用于全局的工程項目。

除了從倉庫下載安裝工具包，還可以自行在本地創建工具包，并完成安裝。

創建本地安裝包只需要創建setup.cfg和setup.py兩個項目就行：

# setup.cfg

[metadata]
name = local_structure
version = 0.1.0

[options]
packages = structure

# setup.py

import setuptools

setuptools.setup()

這里的版本名稱和版本號可以自行選擇。

然后，可以執行下方命令，把創建的安裝包安裝到本地：

$ python -m pip install -e .

導入樣式

為了保持代碼的可讀性和可維護性，PEP 8提出了一些針對模塊導入的規則：

• 將導入放在文件的頂部
• 每個導入要分行
• 將導入分組：首先是標準庫導入，然后是第三方導入，最后是本地應用程序或庫導入
• 在每個組中按字母順序排序導入
• 絕對導入優先于相對導入
• 避免使用通配符導入from module import *

# Standard library imports
import sys
from typing import Dict, List

# Third party imports
import feedparser
import html2text

# Reader imports
from reader import URL

資源導入

除了模塊和工具包，代碼開發過程中，還會經常用到外部資源包，針對外部資源包的導入，可以使用importlib.resources。

它是Python 3.7中的標準模塊，使用它有2點好處：

• 使得導入方式更加一致
• 可以更輕松地訪問其他包中的資源文件

例如，

>>> from importlib import resources
>>> with resources.open_text("books", "alice_in_wonderland.txt") as fid:
... alice = fid.readlines()

動態導入

Python是一門動態語言，這也是它的主要特點之一。

動態語言使得你可以在程序運行的時候做很多事情，可以添加屬性、重新定義方法、更改模塊的文檔字符串。

例如，通過修改print()函數，使它不做任何操作：

>>> print("Hello dynamic world!")
Hello dynamic world!

>>> # Redefine the built-in print()
>>> print = lambda *args, **kwargs: None

>>> print("Hush, everybody!")
>>> # Nothing is printed

在上述示例中，print函數就被匿名函數重新定義了。

除了這種方法，還有更為易用的動態導入方式，就是利用importlib。

先來看一段示例，

# docreader.py

import importlib

module_name = input("Name of module? ")
module = importlib.import_module(module_name)
print(module.__doc__)

import_module()返回可以綁定到任何變量的模塊對象。然后，您可以將該變量視為常規導入的模塊。

$ python docreader.py
Name of module? math
This module is always available. It provides access to the
mathematical functions defined by the C standard.

$ python docreader.py
Name of module? csv
CSV parsing and writing.

在每種情況下，該模塊都是通過動態導入的import_module()。

周期性導入

如果兩個或者多個模塊互相導入時，就會發生周期性導入。

例如，有兩個模塊yin.py和yang.py：

# yin.py

print(f"Hello from yin")
import yang
print(f"Goodbye from yin")

# yang.py

print(f"Hello from yang")
import yin
print(f"Goodbye from yang")

嘗試在交互式命令行下導入yin時會發生下面情況：

>>> import yin
Hello from yin
Hello from yang
Goodbye from yang
Goodbye from yin

有些同學會疑惑，這樣互相導入，難道不會無限循環下去嗎？

這得益于Python的模塊緩存機制，在導入yin之后，會首先把它加入到緩存中，后續再導入，會先去參考緩存區域，避免無限循環。

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總結

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