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
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。
其他回答
大多数情况下，这对于清晰和明智的做法是有用的，但并不总是如此。下面是模块导入可能存在于其他地方的两个例子。
首先，你可以有一个这样的单元测试模块:
if __name__ == '__main__':
import foo
aa = foo.xyz() # initiate something for the test
其次，您可能需要在运行时有条件地导入一些不同的模块。
if [condition]:
import foo as plugin_api
else:
import bar as plugin_api
xx = plugin_api.Plugin()
[...]
在其他情况下，您可能会在代码的其他部分导入。
有趣的是，到目前为止，没有一个回答提到并行处理，当序列化的函数代码被推到其他核心时，可能需要将导入放在函数中，例如在ipyparallel的情况下。
模块导入非常快，但不是即时的。这意味着:
将导入放在模块的顶部是可以的，因为这是一个微不足道的成本，只需要支付一次。 将导入放在函数中会导致对该函数的调用花费更长的时间。
所以如果你关心效率，把进口放在最上面。只有在分析显示有帮助的情况下，才将它们移动到函数中(您进行了分析，以查看哪里可以最好地提高性能，对吗??)
我所见过的执行惰性导入的最佳理由是:
可选的库支持。如果您的代码有多个使用不同库的路径，如果没有安装可选库，请不要中断。 在插件的__init__.py中，该插件可能被导入，但实际上没有使用。例如Bazaar插件，它们使用bzrlib的惰性加载框架。
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。
我很惊讶没有看到重复负载检查的实际成本数字，尽管有很多很好的解释。
如果你在顶部导入，不管发生什么，你都要加载命中。这非常小，但通常是毫秒级，而不是纳秒级。
If you import within a function(s), then you only take the hit for loading if and when one of those functions is first called. As many have pointed out, if that doesn't happen at all, you save the load time. But if the function(s) get called a lot, you take a repeated though much smaller hit (for checking that it has been loaded; not for actually re-loading). On the other hand, as @aaronasterling pointed out you also save a little because importing within a function lets the function use slightly-faster local variable lookups to identify the name later (http://stackoverflow.com/questions/477096/python-import-coding-style/4789963#4789963).
下面是一个简单测试的结果，该测试从函数内部导入了一些内容。报告的时间(在2.3 GHz Intel Core i7上的Python 2.7.14中)如下所示(第2个调用比后面的调用多似乎是一致的，尽管我不知道为什么)。
0 foo: 14429.0924 µs
1 foo: 63.8962 µs
2 foo: 10.0136 µs
3 foo: 7.1526 µs
4 foo: 7.8678 µs
0 bar: 9.0599 µs
1 bar: 6.9141 µs
2 bar: 7.1526 µs
3 bar: 7.8678 µs
4 bar: 7.1526 µs
代码:
from __future__ import print_function
from time import time
def foo():
import collections
import re
import string
import math
import subprocess
return
def bar():
import collections
import re
import string
import math
import subprocess
return
t0 = time()
for i in xrange(5):
foo()
t1 = time()
print(" %2d foo: %12.4f \xC2\xB5s" % (i, (t1-t0)*1E6))
t0 = t1
for i in xrange(5):
bar()
t1 = time()
print(" %2d bar: %12.4f \xC2\xB5s" % (i, (t1-t0)*1E6))
t0 = t1
