Question

我有一个需要lib的模块numpy。所以，例如，让我们说我有一个看起来像

的假设函数

import numpy
def doSomething(x):
    return numpy.sqrt(x)

现在要在单独的模块中使用该功能，我将名称导入为

from lib import doSomething
...

这是一个棘手的部分......现在我想公开另一个doSomething版本，其中numpy已从另一个库（特别是autograd）导入。所以，例如，我希望能够有一个功能

from autograd import numpy
def doSomething(x):
    return numpy.sqrt(x)

这些函数之间的唯一区别在于导入numpy的位置。特别是，我想在同一代码中使用两个版本的doSomething，也就是说，我想要一些导入doSomething两次的方法...一次使用默认的numpy，和来自autograd的numpy一次。像这样：

useAutograd = False
from lib(useAutograd) import doSomething
useAutograd = True
from lib(useAutograd) import doSomething as doSomethingAutograd

我知道这里有几个选项，但没有一个是令人满意的。

我会复制代码库，并使用默认的numpy，并使用numpy中的autograd。这很糟糕，因为它需要我维护两个代码库，这些代码库是彼此的副本，只有不同的导入。
我可以进行条件导入：
```
try:
    from autograd import numpy
except ImportError:
    import numpy
```
这很糟糕，因为用户无法控制导入的版本...如果他们有自动编程，那么他们必须使用该版本。
我可以定义一个环境变量来控制导入
```
import os
if os.environ.get('AUTOGRADNUMPY'):
    try:
        from autograd import numpy
    except ImportError:
        import numpy
else:
    import numpy
```
这有一个缺点，即虽然用户可以控制导入，但他们只能选择一个版本（据我所知）。因此他们无法在同一代码中使用这两个版本。

这个用例有更好的替代方案吗？

感兴趣的人的背景：

Autograd有自己的一组函数，模仿numpy并允许人们使用自动差异（与张量流相同的方式）轻松计算导数，而无需昂贵的数值微分。

但是，他们的numpy实现并不是最优化的版本（AFAIK）。因此，当用户需要该函数的jacobian时，允许用户使用带autograd导入的版本，并在他们不需要时使用他们默认的，高度优化的numpy包。 / p>

Answer 1

如果您希望避免重复代码库，请将您的界面改为一个类。例如：

class using_numpy:
    import numpy

    @classmethod
    def do_something(cls, x):
        return cls.numpy.sqrt(x)

class using_autograd(using_numpy):
    from autograd import numpy

现在using_numpy.do_something将使用numpy，using_autograd.do_something将使用autograd.numpy。

或者，如果您对classmethod感到不舒服，可以创建类的接口实例，例如：

class interface:
    def __init__(self, mdl):
        self.mdl = mdl

    def do_something(self, x):
        return self.mdl.sqrt(x)

import numpy
import autograd

with_numpy = interface(numpy)
with_autograd = interface(autograd.numpy)

Answer 2

您无需做任何事情来实现这一目标。

如果你这样做

from lib import doSomething
from lib_with_autograd import doSomething as doSomethingAutograd

每个函数都使用在其特定模块中导入的numpy。因此，doSomethingAutograd使用lib_with_autograd中导入的doSomething，lib使用AudioManager中导入的文件

Answer 3

由于python中的所有内容都是一个对象，包括模块，因此您可以执行以下操作：

def doSomething(x, numpy=None):
    if numpy is None:
        import numpy
    return numpy.sqrt(x)

然后你可以在不设置numpy的情况下调用该函数，然后它将使用默认的numpy。如果你想使用另一个numpy，只需这样称呼它：

from autograd import numpy as autograd_numpy
doSomething(x, numpy=autograd_numpy)

Python导入函数从模块两次使用不同的内部导入

3 个答案: