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
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。
其他回答
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。
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。
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
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。
