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

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

其他回答

Module initialization only occurs once - on the first import. If the module in question is from the standard library, then you will likely import it from other modules in your program as well. For a module as prevalent as datetime, it is also likely a dependency for a slew of other standard libraries. The import statement would cost very little then since the module intialization would have happened already. All it is doing at this point is binding the existing module object to the local scope.

将这些信息与可读性参数结合起来,我会说import语句最好在模块范围内。

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。

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。

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!:)

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。