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

为了完成老谋子的回答和最初的问题:

当我们不得不处理循环依赖关系时,我们可以做一些“技巧”。假设我们正在处理模块a.py和b.py,它们分别包含x()和b.y()。然后:

我们可以移动模块底部的from导入之一。 我们可以将其中一个from导入移动到实际需要导入的函数或方法中(这并不总是可行的,因为您可能从多个地方使用它)。 我们可以把其中一个import改成import,就像import a

总结一下。如果您没有处理循环依赖关系,也没有使用某种技巧来避免它们,那么最好将所有导入放在顶部,因为原因已经在这个问题的其他答案中解释过了。请在做这些“技巧”时附上评论,这总是受欢迎的!:)

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。

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。

为了完成老谋子的回答和最初的问题:

当我们不得不处理循环依赖关系时,我们可以做一些“技巧”。假设我们正在处理模块a.py和b.py,它们分别包含x()和b.y()。然后:

我们可以移动模块底部的from导入之一。 我们可以将其中一个from导入移动到实际需要导入的函数或方法中(这并不总是可行的,因为您可能从多个地方使用它)。 我们可以把其中一个import改成import,就像import a

总结一下。如果您没有处理循环依赖关系,也没有使用某种技巧来避免它们,那么最好将所有导入放在顶部,因为原因已经在这个问题的其他答案中解释过了。请在做这些“技巧”时附上评论,这总是受欢迎的!:)

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。

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。