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

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。

其他回答

我不太担心预先加载模块的效率。模块占用的内存不会很大(假设它足够模块化),启动成本可以忽略不计。

在大多数情况下,您希望在源文件的顶部加载模块。对于阅读代码的人来说,它可以更容易地区分哪个函数或对象来自哪个模块。

在代码的其他地方导入模块的一个很好的理由是,如果它在调试语句中使用。

例如:

do_something_with_x(x)

我可以用:

from pprint import pprint
pprint(x)
do_something_with_x(x)

当然,在代码的其他地方导入模块的另一个原因是,如果您需要动态导入它们。这是因为你几乎没有任何选择。

我不太担心预先加载模块的效率。模块占用的内存不会很大(假设它足够模块化),启动成本可以忽略不计。

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。

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。

Putting the import statement inside of a function can prevent circular dependencies. For example, if you have 2 modules, X.py and Y.py, and they both need to import each other, this will cause a circular dependency when you import one of the modules causing an infinite loop. If you move the import statement in one of the modules then it won't try to import the other module till the function is called, and that module will already be imported, so no infinite loop. Read here for more - effbot.org/zone/import-confusion.htm

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。)