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
这是一个引人入胜的讨论。和许多人一样，我从未考虑过这个话题。我不得不在函数中导入，因为我想在我的一个库中使用Django ORM。在导入我的模型类之前，我不得不调用django.setup()，因为这是在文件的顶部，它被拖到完全非django库代码中，因为IoC注入器结构。
我稍微改了一下，最后把django.setup()放在了单例构造函数中，并把相关的导入放在了每个类方法的顶部。现在这运行得很好，但让我感到不安，因为导入不在顶部，而且我开始担心导入的额外时间。然后我来到这里，怀着极大的兴趣阅读了大家对此的看法。
我有很长的c++背景，现在使用Python/Cython。我对此的看法是，为什么不把导入放在函数中，除非它会导致一个概要瓶颈。这就像在你需要变量之前为它们声明空间一样。问题是我有数千行代码，所有的导入都在顶部!所以我想从现在开始，当我有时间的时候，我会在这里和那里改变奇怪的文件。
Curt提出了一个很好的观点:第二个版本更清晰，并且会在加载时失败，而不是在加载后失败，而且出乎意料。
通常我不担心加载模块的效率，因为它(a)非常快，(b)大多数只发生在启动时。
如果你不得不在意想不到的时候加载重量级模块，使用__import__函数动态加载它们可能更有意义，并确保捕获ImportError异常，并以合理的方式处理它们。
下面是一个示例，其中所有导入都位于最顶部(这是我唯一一次需要这样做)。我希望能够在Un*x和Windows上终止子进程。
import os
# ...
try:
kill = os.kill # will raise AttributeError on Windows
from signal import SIGTERM
def terminate(process):
kill(process.pid, SIGTERM)
except (AttributeError, ImportError):
try:
from win32api import TerminateProcess # use win32api if available
def terminate(process):
TerminateProcess(int(process._handle), -1)
except ImportError:
def terminate(process):
raise NotImplementedError # define a dummy function
(回顾:约翰·米利金所说。)
以下是对这个问题的最新答案总结 而且 相关的 的问题。
PEP 8 recommends putting imports at the top. It's often more convenient to get ImportErrors when you first run your program rather than when your program first calls your function. Putting imports in the function scope can help avoid issues with circular imports. Putting imports in the function scope helps keep maintain a clean module namespace, so that it does not appear among tab-completion suggestions. Start-up time: imports in a function won't run until (if) that function is called. Might get significant with heavy-weight libraries. Even though import statements are super fast on subsequent runs, they still incur a speed penalty which can be significant if the function is trivial but frequently in use. Imports under the __name__ == "__main__" guard seem very reasonable. Refactoring might be easier if the imports are located in the function where they're used (facilitates moving it to another module). It can also be argued that this is good for readability. However, most would argue the contrary, i.e. Imports at the top enhance readability, since you can see all your dependencies at a glance. It seems unclear if dynamic or conditional imports favour one style over another.
这是一个只有程序员才能决定的权衡。
Case 1在需要时才导入datetime模块(并进行任何可能需要的初始化)，从而节省了一些内存和启动时间。请注意，“仅在被调用时”导入也意味着“每次被调用时”导入，因此第一次调用之后的每个调用仍然会产生执行导入的额外开销。
情况2通过提前导入datetime来节省一些执行时间和延迟，这样在调用not_often_called()时就会更快地返回，而且也不会在每次调用时都产生导入的开销。
除了效率，如果import语句是…前面。将它们隐藏在代码中会使查找某个组件所依赖的模块变得更加困难。
就我个人而言，我通常遵循PEP，除了单元测试之类的东西，我不希望总是加载这些东西，因为我知道除了测试代码之外，它们不会被使用。
