补充一下人们关于from x import *的说法:除了使名称的来源更加困难之外，这还会使Pylint等代码检查器无法使用。它们将报告这些名称为未定义的变量。

@ahfx已经提到了这些导入的一个关键方面，即加载模块过程的内部。如果你的系统需要使用循环导入(例如，你想在一些流行的http框架中使用依赖注入)，就会弹出这个窗口。在这种情况下，from {module} import {function}对于加载过程如何进行的要求显得更加激进。让我们举个例子:

#m1.py:
print('--start-m1--')
from m2 import *    # form does not matter; just need to force import of m2
print('--mid-m1--')

def do1(x):
    print(x)

print('--end-m1--')

进口

#m2.py
print('--start-m2--')

# from m1 import *      # A
# from m1 import do1    # B
# import m1             # C
                        # D -- no import of "do1" at all
                        
print('--mid-m2--')

def do2(x):
    m1.do1(x)

print('--end-m2--')

通过运行

#main.py:
from m1 import do1
do1('ok')

在m2.py (A,B,C,D)中的所有导入选项中，from {module} import {function}是唯一会导致加载过程崩溃的选项，导致臭名昭著的(CPython 3.10.6)

ImportError: cannot import name 'do1' from partially initialized module 'm1' 
(most likely due to a circular import)

虽然我不能说为什么会发生这种情况，但似乎从……进口…语句对有问题的模块已经处于初始化过程的“多远”提出了更严格的要求。

我正在回答一个类似的问题，但在我发布之前，发帖者删除了它。这里有一个例子来说明这些区别。

Python库可以有一个或多个文件(模块)。为例子,

package1
  |-- __init__.py

or

package2
  |-- __init__.py
  |-- module1.py
  |-- module2.py

我们可以在任何基于设计需求的文件中定义python函数或类。

让我们来定义

在mylibrary1下的__init__.py中的Func1 () mylibrary2下的module2.py中的Foo()。

我们可以使用这些方法之一访问func1()

import package1

package1.func1()

or

import package1 as my

my.func1()

or

from package1 import func1

func1()

or

from package1 import *

func1()

我们可以使用以下方法之一来访问foo():

import package2.module2

package2.module2.foo()

or

import package2.module2 as mod2

mod2.foo()

or

from package2 import module2

module2.foo()

or

from package2 import module2 as mod2

mod2.foo()

or

from package2.module2 import *

foo()

这里还有一个没有提到的区别。这是从http://docs.python.org/2/tutorial/modules.html逐字复制的

注意，当使用

from package import item

项目可以是包的子模块(或子包)，也可以是包中定义的其他名称，如函数、类或变量。import语句首先测试项目是否在包中定义;如果不是，则假定它是一个模块，并尝试加载它。如果找不到，则引发ImportError异常。

相反，当使用语法像

import item.subitem.subsubitem

除最后一项外，每一项都必须是一个包裹;最后一项可以是模块或包，但不能是前一项中定义的类、函数或变量。

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。

简单地说，这都是为了方便程序员。在核心级别，它们只是导入模块的所有功能。

import module:当你使用import module时，你必须写module.method()来使用这个模块的方法。每次使用任何方法或属性时，都必须引用模块。

from module import all:当你使用from module import all而不是使用该模块的方法时，你只需要编写method()而不引用该模块。