import module和from module import foo之间的区别主要是主观的。选择一个你最喜欢的，并始终如一地使用它。这里有几点可以帮助你做决定。

导入模块

优点: 更少地维护您的导入语句。不需要添加任何额外的导入就可以开始使用模块中的另一个项 缺点: 输入模块。Foo在你的代码中可能是乏味和冗余的(单调可以通过使用import module作为mo然后输入mo. Foo来最小化)

从模块导入foo

优点: 使用foo时输入更少 对可以访问模块的哪些项有更多的控制 缺点: 要使用模块中的新项，必须更新import语句 你失去了关于foo的上下文。例如，与math.ceil()相比，ceil()的作用就不太清楚了。

这两种方法都可以，但不要使用from module import *。

对于任何合理的大型代码集，如果您导入*，则可能会将其固化到模块中，无法删除。这是因为很难确定代码中使用的哪些项来自'module'，这很容易让你认为你不再使用导入，但很难确定。

支持这两种方法是有原因的:有时一种比另一种更合适。

导入模块:当你从模块中使用很多位的时候很好。缺点是需要用模块名限定每个引用。 从模块导入…:导入的项目可以直接使用，不需要模块名前缀。缺点是必须列出所使用的每一个东西，并且在代码中不清楚某些东西是从哪里来的。

使用哪种方法取决于哪种方法使代码清晰易读，并且与个人喜好有很大关系。我通常倾向于导入模块，因为在代码中，对象或函数的来源非常清楚。我使用from module import…当我在代码中经常使用一些对象/函数时。

有很多答案，但没有一个提到测试(使用unittest或pytest)。

博士tl;

对外部模块使用import foo来简化测试。

艰难的方式

从模块中单独导入类/函数(从foo import bar中)会使红绿重构周期变得冗长乏味。例如，如果我的文件看起来像

# my_module.py

from foo import bar


class Thing:
    def do_thing(self):
        bar('do a thing')

我的测试是

# test_my_module.py

from unittest.mock import patch
import my_module


patch.object(my_module, 'bar')
def test_do_thing(mock_bar):
    my_module.Thing().do_thing()
    mock_bar.assert_called_with('do a thing')

乍一看，这似乎很棒。但是如果我想在不同的文件中实现Thing类会发生什么呢?我的结构将不得不像这样改变……

# my_module.py

from tools import Thing


def do_thing():
    Thing().do_thing()


# tools.py

from foo import bar


class Thing:
    def do_thing(self):
        bar('do a thing')


# test_my_module.py

from unittest.mock import patch
import my_module
import tools  # Had to import implementation file...


patch.object(tools, 'bar')  # Changed patch
def test_do_thing(mock_bar):
    my_module.do_thing()  # Changed test (expected)
    mock_bar.assert_called_with('do a thing')

不幸的是，由于我使用from foo import bar，我需要更新我的补丁来引用工具模块。从本质上讲，由于我的测试对实现了解太多，因此要进行这个重构，需要更改的内容要比预期的多得多。

更好的方法

使用import foo，我的测试可以忽略模块是如何实现的，而只是对整个模块打补丁。

# my_module.py

from tools import Thing


def do_thing():
    Thing().do_thing()


# tools.py

import foo


class Thing:
    def do_thing(self):
        foo.bar('do a thing')  # Specify 'bar' is from 'foo' module


# test_my_module.py

from unittest.mock import patch
import my_module


patch('foo')  # Patch entire foo module
def test_do_thing(mock_foo):
    my_module.do_thing()  # Changed test (expected)
    mock_foo.bar.assert_called_with('do a thing')

测试知道的实现细节越少越好。这样，如果您提出了更好的解决方案(使用类而不是函数，使用额外的文件来分离思想，等等)，那么在您的测试中需要更改的内容就会更少，以适应重构。

我刚刚发现这两种方法之间还有一个微妙的区别。

如果模块foo使用以下导入:

from itertools import count

这样，模块bar就会错误地使用count，就好像它是在foo中定义的，而不是在itertools中定义的一样:

import foo
foo.count()

如果foo使用:

import itertools

这种错误仍有可能发生，但不太可能发生。酒吧需要:

import foo
foo.itertools.count()

这给我带来了一些麻烦。我有一个模块错误地从一个没有定义它的模块导入了一个异常，只从其他模块导入了它(使用from module import SomeException)。当不再需要导入并删除时，出现问题的模块就被破坏了。

正如Jan Wrobel提到的，不同导入的一个方面是导入的披露方式。

模块mymath

from math import gcd
...

使用mymath:

import mymath
mymath.gcd(30, 42)  # will work though maybe not expected

如果我导入gcd只是为了内部使用，而不向mymath的用户公开它，这可能会很不方便。我经常遇到这种情况，在大多数情况下，我想“保持我的模块干净”。

除了Jan Wrobel提出的通过使用导入数学来掩盖这一点之外，我已经开始通过使用前导下划线来隐藏导入，以避免公开:

# for instance...
from math import gcd as _gcd
# or...
import math as _math

在较大的项目中，这种“最佳实践”允许我准确地控制向后续导入公开的内容和不公开的内容。这使我的模块保持干净，并在一定规模的项目中回报。

因为我也是初学者，我将尝试用一种简单的方式解释这一点: 在Python中，我们有三种类型的import语句，分别是:

1. 一般进口:

import math

这种类型的导入是我个人最喜欢的，这种导入技术的唯一缺点是，如果你需要使用任何模块的函数，你必须使用以下语法:

math.sqrt(4)

当然，它增加了输入工作，但作为初学者，它将帮助您跟踪与之相关的模块和函数(一个好的文本编辑器将大大减少输入工作，推荐使用)。

输入工作可以通过使用import语句进一步减少:

import math as m

现在，您可以使用m.s rt()而不是math.sqrt()。

2. 功能导入:

from math import sqrt

如果您的代码只需要访问模块中的单个或少数函数，则这种类型的导入最适合，但如果要使用模块中的任何新项，则必须更新import语句。

3.普遍的进口:

from math import * 

虽然它大大减少了输入工作量，但不推荐，因为它将用模块中的各种函数填充代码，并且它们的名称可能与用户定义函数的名称冲突。 例子:

如果你有一个自己命名为sqrt的函数，并且你导入了math，你的函数是安全的:这是你的sqrt，这是math.sqrt。但是，如果从math import *执行，则会遇到一个问题:即，两个不同的函数具有完全相同的名称。来源:“