PEP 8规定:

导入总是放在文件的顶部,就在任何模块注释和文档字符串之后,在模块全局变量和常量之前。

然而,如果我导入的类/方法/函数只在很少的情况下使用,那么在需要时进行导入肯定会更有效吗?

这不是:

class SomeClass(object):

    def not_often_called(self)
        from datetime import datetime
        self.datetime = datetime.now()

比这更有效率?

from datetime import datetime

class SomeClass(object):

    def not_often_called(self)
        self.datetime = datetime.now()

当前回答

除了已经给出的优秀答案之外,值得注意的是导入的位置不仅仅是风格的问题。有时,模块具有需要首先导入或初始化的隐式依赖项,而顶层导入可能会导致违反所需的执行顺序。

这个问题经常出现在Apache Spark的Python API中,在导入任何pyspark包或模块之前,你需要初始化SparkContext。最好将pyspark导入放在保证SparkContext可用的范围内。

其他回答

我采用了将所有导入放在使用它们的函数中,而不是放在模块的顶部的做法。

这样做的好处是能够更可靠地进行重构。当我将一个函数从一个模块移动到另一个模块时,我知道该函数将继续工作,并且保留所有遗留的测试。如果我将导入放在模块的顶部,当我移动一个函数时,我发现我最终要花费大量时间来完成新模块的导入并使其最小化。重构IDE可能会让这一点变得无关紧要。

正如在其他地方提到的那样,有一个速度惩罚。我在我的应用程序中测量了这一点,发现它对我的目的来说是微不足道的。

不需要搜索(例如grep)就能看到所有模块依赖关系也是很好的。然而,我关心模块依赖关系的原因通常是因为我正在安装、重构或移动由多个文件组成的整个系统,而不仅仅是单个模块。在这种情况下,我无论如何都要执行全局搜索,以确保具有系统级依赖关系。因此,我还没有找到全局导入来帮助我在实践中理解一个系统。

我通常把sys的导入放在if __name__=='__main__'检查中,然后将参数(如sys.argv[1:])传递给main()函数。这允许我在sys未被导入的上下文中使用main。

除了已经给出的优秀答案之外,值得注意的是导入的位置不仅仅是风格的问题。有时,模块具有需要首先导入或初始化的隐式依赖项,而顶层导入可能会导致违反所需的执行顺序。

这个问题经常出现在Apache Spark的Python API中,在导入任何pyspark包或模块之前,你需要初始化SparkContext。最好将pyspark导入放在保证SparkContext可用的范围内。

可读性

除了启动性能外,本地化import语句还需要考虑可读性。例如,在我目前的第一个python项目中使用python行号1283到1296:

listdata.append(['tk font version', font_version])
listdata.append(['Gtk version', str(Gtk.get_major_version())+"."+
                 str(Gtk.get_minor_version())+"."+
                 str(Gtk.get_micro_version())])

import xml.etree.ElementTree as ET

xmltree = ET.parse('/usr/share/gnome/gnome-version.xml')
xmlroot = xmltree.getroot()
result = []
for child in xmlroot:
    result.append(child.text)
listdata.append(['Gnome version', result[0]+"."+result[1]+"."+
                 result[2]+" "+result[3]])

如果import语句在文件的顶部,我将不得不向上滚动很长一段距离,或按Home键,以找出ET是什么。然后我将不得不返回到第1283行继续阅读代码。

实际上,即使import语句像许多人那样位于函数(或类)的顶部,也需要向上和向下分页。

很少会显示Gnome版本号,因此在文件顶部导入会引入不必要的启动延迟。

虽然PEP鼓励在模块顶部导入,但在其他级别导入并不会出错。这表明进口应该在顶部,但也有例外。

在使用模块时加载模块是一种微优化。导入缓慢的代码可以在以后进行优化,如果这会产生相当大的差异的话。

不过,您可以在尽可能靠近顶部的位置引入标志,以便有条件地导入,允许用户使用配置导入所需的模块,同时仍然立即导入所有内容。

尽快导入意味着如果任何导入(或导入的导入)缺失或有语法错误,程序将失败。如果所有导入都发生在所有模块的顶部,则python分两步工作。编译。运行。

内置模块可以在任何导入它们的地方工作,因为它们设计得很好。您编写的模块应该是相同的。将导入移动到顶部或它们的第一次使用位置有助于确保没有副作用,并且代码正在注入依赖项。

无论您是否将导入放在顶部,当导入放在顶部时,代码都应该仍然可以工作。所以从立即导入开始,然后根据需要进行优化。

当函数被调用0次或1次时,第一种变体确实比第二种更有效。然而,对于第二次和后续调用,“导入每个调用”方法实际上效率较低。请参阅此链接,了解一种通过“惰性导入”将两种方法的优点结合起来的惰性加载技术。

但除了效率之外,还有其他原因可以解释为什么你会更喜欢其中一种。一种方法是让阅读代码的人更清楚地了解这个模块所具有的依赖关系。它们也有非常不同的失败特征——如果没有“datetime”模块,第一个将在加载时失败,而第二个直到方法被调用才会失败。

补充说明:在IronPython中,导入可能比在CPython中要昂贵一些,因为代码基本上是在导入时被编译的。