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作为一名新手Python程序员，你首先需要学习的内容之一就是如何导入模块或包。但是我注意到，那些许多年来不时使用Python的人并不是都知道Python的导入机制其实非常灵活。在本文中，我们将探讨以下话题：

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

你只需要使用 import一词，然后指定你希望导入的模块或包即可。通过这种方式导入的好处是可以一次性导入多个包或模块：

import os, sys, time

虽然这节省了空间，但是却违背了Python风格指南。Python风格指南建议将每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 systemprint(system.platform)

上面的代码将我们导入的 sys模块重命名为 system。我们可以按照和以前一样的方式调用模块的方法，但是可以用一个新的模块名。也有某些子模块必须要使用点标记法才能导入。

import urllib.error

这个情况不常见，但是对此有所了解总是没有坏处的。

使用from语句导入

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

from functools import lru_cache

上面这行代码可以让你直接调用 lru_cache。如果你按常规方式导入 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，上面的做法可能是更好的。在复杂的代码库中，能够看出某个函数是从哪里导入的这点很有用的。不过，如果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分内容也是非常方便和简洁的。

当然，你还可以使用from方法导入模块的全部内容，就像这样：

from os import *

这种做法在少数情况下是挺方便的，但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，这时如果你试图使用 os模块中的同名变量或函数，实际使用的将是你自己定义的内容。因此，你最后可能会碰到一个相当让人困惑的逻辑错误。标准库中我唯一推荐全盘导入的模块只有Tkinter。

如果你正好要写自己的模块或包，有人会建议你在 __init__.py文件中导入所有内容，让模块或者包使用起来更方便。我个人更喜欢显示地导入，而非隐式地导入。

你也可以采取折中方案，从一个包中导入多个项：

from os import path, walk, unlinkfrom os import uname, remove

在上述代码中，我们从 os模块中导入了5个函数。你可能注意到了，我们是通过多次从同一个模块中导入实现的。当然，如果你愿意的话，你也可以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，不过你也可以换一种方式：

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原因，以及选择了哪种语法。具体来说，是使用句点来决定如何相对导入其他包或模块。这么做的原因是为了避免偶然情况下导入标准库中的模块产生冲突。这里我们以PEP 328中给出的文件夹结构为例，看看相对导入是如何工作的：

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创建上述文件和文件夹。在顶层的 __init__.py文件中，输入以下代码：

from . import subpackage1from . import subpackage2

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

from . import module_xfrom . import module_y

现在编辑 module_x.py文件，输入以下代码：

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

最后编辑 module_y.py文件，输入以下代码：

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 my_package。在这个文件夹下运行Python解释器。我使用的是IPython，因为它的自动补全功能非常方便：

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。如果你编写了很多相关性强的代码，那么应该采用这种导入方式。你会发现PyPI上有很多流行的包也是采用了相对导入。还要注意一点，如果你想要跨越多个文件层级进行导入，只需要使用多个句点即可。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，如果你往 module_x.py文件中添加了 if__name__==‘__main__’，然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()

现在从终端进入 subpackage1文件夹，执行以下命令：

python module_x.py

如果你使用的是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-package

如果你使用的是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 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，但是这种模式不支持相对导入。

如果你想在自己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）。最简单的做法如下：

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

注意，你需要添加的是 my_package的上一层文件夹路径，而不是 my_package本身。原因是 my_package就是我们想要使用的包，所以如果你添加它的路径，那么将无法使用这个包。

我们接下来谈谈可选导入。

可选导入（Optional imports）

如果你希望优先使用某个模块或包，但是同时也想在没有这个模块或包的情况下有备选，你就可以使用可选导入这种方式。这样做可以导入支持某个软件的多种版本或者实现性能提升。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

当你在局部作用域中导入模块时，你执行的就是局部导入。如果你在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作用域，这意味着之后的任何函数或方法都可能访问该模块。例如：

import sys # global scopedef 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，我们将 sys模块导入至全局作用域，但我们并没有使用这个模块。然后，在 square_root函数中，我们将 math模块导入至该函数的局部作用域，这意味着 math模块只能在 square_root函数内部使用。如果我们试图在 my_pow函数中使用 math，会引发 NameError。试着执行这个脚本，看看会发生什么。

使用局部作用域的好处之一，是你使用的模块可能需要很长时间才能导入，如果是这样的话，将其放在某个不经常调用的函数中或许更加合理，而不是直接在全局作用域中导入。老实说，我几乎从没有使用过局部导入，主要是因为如果模块内部到处都有导入语句，会很难分辨出这样做的原因和用途。根据约定，所有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。这里我们介绍两个。

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

如果你创建两个模块，二者相互导入对方，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()

然后在同个文件夹中创建另一个模块，将其命名为 b.py。

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

如果你运行任意一个模块，都会引发 AttributeError。这是因为这两个模块都在试图导入对方。简单来说，模块 a想要导入模块 b，但是因为模块 b也在试图导入模块 a（这时正在执行），模块 a将无法完成模块 b的导入。我看过一些解决这个问题的破解方法（hack），但是一般来说，你应该做的是重构代码，避免发生这种情况。

覆盖导入

当你创建的模块与标准库中的模块同名时，如果你导入这个模块，就会出现覆盖导入。举个例子，创建一个名叫 math.py的文件，在其中写入如下代码：

import mathdef square_root(number): return math.sqrt(number)square_root(72)

现在打开终端，试着运行这个文件，你会得到以下回溯信息（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'

这到底是怎么回事？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，解释器找到了我们正在执行的模块，试图导入它。但是我们的模块中并没有叫 sqrt的函数或属性，所以就抛出了 AttributeError。

总结

在本文中，我们讲了很多有关导入的内容，但是还有部分内容没有涉及。PEP 302中介绍了导入钩子（import hooks），支持实现一些非常酷的功能，比如说直接从github导入。Python标准库中还有一个importlib模块，值得查看学习。当然，你还可以多看看别人写的代码，不断挖掘更多好用的妙招。作为一名新手Python程序员，你首先需要学习的内容之一就是如何导入模块或包。但是我注意到，那些许多年来不时使用Python的人并不是都知道Python的导入机制其实非常灵活。在本文中，我们将探讨以下话题：

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

你只需要使用 import一词，然后指定你希望导入的模块或包即可。通过这种方式导入的好处是可以一次性导入多个包或模块：

import os, sys, time

虽然这节省了空间，但是却违背了Python风格指南。Python风格指南建议将每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 systemprint(system.platform)

上面的代码将我们导入的 sys模块重命名为 system。我们可以按照和以前一样的方式调用模块的方法，但是可以用一个新的模块名。也有某些子模块必须要使用点标记法才能导入。

import urllib.error

这个情况不常见，但是对此有所了解总是没有坏处的。

使用from语句导入

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

from functools import lru_cache

上面这行代码可以让你直接调用 lru_cache。如果你按常规方式导入 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，上面的做法可能是更好的。在复杂的代码库中，能够看出某个函数是从哪里导入的这点很有用的。不过，如果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分内容也是非常方便和简洁的。

当然，你还可以使用from方法导入模块的全部内容，就像这样：

from os import *

这种做法在少数情况下是挺方便的，但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，这时如果你试图使用 os模块中的同名变量或函数，实际使用的将是你自己定义的内容。因此，你最后可能会碰到一个相当让人困惑的逻辑错误。标准库中我唯一推荐全盘导入的模块只有Tkinter。

如果你正好要写自己的模块或包，有人会建议你在 __init__.py文件中导入所有内容，让模块或者包使用起来更方便。我个人更喜欢显示地导入，而非隐式地导入。

你也可以采取折中方案，从一个包中导入多个项：

from os import path, walk, unlinkfrom os import uname, remove

在上述代码中，我们从 os模块中导入了5个函数。你可能注意到了，我们是通过多次从同一个模块中导入实现的。当然，如果你愿意的话，你也可以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，不过你也可以换一种方式：

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原因，以及选择了哪种语法。具体来说，是使用句点来决定如何相对导入其他包或模块。这么做的原因是为了避免偶然情况下导入标准库中的模块产生冲突。这里我们以PEP 328中给出的文件夹结构为例，看看相对导入是如何工作的：

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创建上述文件和文件夹。在顶层的 __init__.py文件中，输入以下代码：

from . import subpackage1from . import subpackage2

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

from . import module_xfrom . import module_y

现在编辑 module_x.py文件，输入以下代码：

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

最后编辑 module_y.py文件，输入以下代码：

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 my_package。在这个文件夹下运行Python解释器。我使用的是IPython，因为它的自动补全功能非常方便：

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。如果你编写了很多相关性强的代码，那么应该采用这种导入方式。你会发现PyPI上有很多流行的包也是采用了相对导入。还要注意一点，如果你想要跨越多个文件层级进行导入，只需要使用多个句点即可。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，如果你往 module_x.py文件中添加了 if__name__==‘__main__’，然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()

现在从终端进入 subpackage1文件夹，执行以下命令：

python module_x.py

如果你使用的是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-package

如果你使用的是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 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，但是这种模式不支持相对导入。

如果你想在自己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）。最简单的做法如下：

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

注意，你需要添加的是 my_package的上一层文件夹路径，而不是 my_package本身。原因是 my_package就是我们想要使用的包，所以如果你添加它的路径，那么将无法使用这个包。

我们接下来谈谈可选导入。

可选导入（Optional imports）

如果你希望优先使用某个模块或包，但是同时也想在没有这个模块或包的情况下有备选，你就可以使用可选导入这种方式。这样做可以导入支持某个软件的多种版本或者实现性能提升。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

当你在局部作用域中导入模块时，你执行的就是局部导入。如果你在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作用域，这意味着之后的任何函数或方法都可能访问该模块。例如：

import sys # global scopedef 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，我们将 sys模块导入至全局作用域，但我们并没有使用这个模块。然后，在 square_root函数中，我们将 math模块导入至该函数的局部作用域，这意味着 math模块只能在 square_root函数内部使用。如果我们试图在 my_pow函数中使用 math，会引发 NameError。试着执行这个脚本，看看会发生什么。

使用局部作用域的好处之一，是你使用的模块可能需要很长时间才能导入，如果是这样的话，将其放在某个不经常调用的函数中或许更加合理，而不是直接在全局作用域中导入。老实说，我几乎从没有使用过局部导入，主要是因为如果模块内部到处都有导入语句，会很难分辨出这样做的原因和用途。根据约定，所有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。这里我们介绍两个。

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

如果你创建两个模块，二者相互导入对方，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()

然后在同个文件夹中创建另一个模块，将其命名为 b.py。

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

如果你运行任意一个模块，都会引发 AttributeError。这是因为这两个模块都在试图导入对方。简单来说，模块 a想要导入模块 b，但是因为模块 b也在试图导入模块 a（这时正在执行），模块 a将无法完成模块 b的导入。我看过一些解决这个问题的破解方法（hack），但是一般来说，你应该做的是重构代码，避免发生这种情况。

覆盖导入

当你创建的模块与标准库中的模块同名时，如果你导入这个模块，就会出现覆盖导入。举个例子，创建一个名叫 math.py的文件，在其中写入如下代码：

import mathdef square_root(number): return math.sqrt(number)square_root(72)

现在打开终端，试着运行这个文件，你会得到以下回溯信息（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'

这到底是怎么回事？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，解释器找到了我们正在执行的模块，试图导入它。但是我们的模块中并没有叫 sqrt的函数或属性，所以就抛出了 AttributeError。

总结

在本文中，我们讲了很多有关导入的内容，但是还有部分内容没有涉及。PEP 302中介绍了导入钩子（import hooks），支持实现一些非常酷的功能，比如说直接从github导入。Python标准库中还有一个importlib模块，值得查看学习。当然，你还可以多看看别人写的代码，不断挖掘更多好用的妙招。

公众号【传智播客博学谷】回复关键词：前端 PS Java(100G) Python(80G) 大数据 区块链 测试 PPT JS(40g+300教程) HTML 简历 领取相关学习资料！