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
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。
我想提一下我的一个用例，与@John Millikin和@ v.k.提到的用例非常相似:
可选的进口
我使用Jupyter Notebook进行数据分析，我使用相同的IPython Notebook作为所有分析的模板。在某些情况下，我需要导入Tensorflow来做一些快速的模型运行，但有时我工作的地方，Tensorflow没有设置/导入很慢。在这些情况下，我将依赖于tensorflow的操作封装在一个helper函数中，在该函数中导入tensorflow，并将其绑定到一个按钮。
这样，我就可以“重新启动并运行全部”，而不必等待导入，也不必在导入失败时恢复其余的单元格。
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。
在函数中导入变量/局部作用域可以提高性能。这取决于函数中导入对象的使用情况。如果你多次循环并访问一个模块全局对象，将它导入为本地会有帮助。
test.py
X=10
Y=11
Z=12
def add(i):
i = i + 10
runlocal.py
from test import add, X, Y, Z
def callme():
x=X
y=Y
z=Z
ladd=add
for i in range(100000000):
ladd(i)
x+y+z
callme()
run.py
from test import add, X, Y, Z
def callme():
for i in range(100000000):
add(i)
X+Y+Z
callme()
在Linux上的时间显示了一个小的增益
/usr/bin/time -f "\t%E real,\t%U user,\t%S sys" python run.py
0:17.80 real, 17.77 user, 0.01 sys
/tmp/test$ /usr/bin/time -f "\t%E real,\t%U user,\t%S sys" python runlocal.py
0:14.23 real, 14.22 user, 0.01 sys
真实的是挂钟。用户是程序中的时间。Sys是系统调用的时间。
https://docs.python.org/3.5/reference/executionmodel.html#resolution-of-names
这就像许多其他优化一样——你牺牲了一些可读性来换取速度。正如John提到的，如果您已经完成了分析作业，并且发现这是一个非常有用的更改，并且您需要额外的速度，那么就去做吧。最好把所有其他的导入都放在一起:
from foo import bar
from baz import qux
# Note: datetime is imported in SomeClass below
