导入整个python模块不允许使用子模块

Question

我的问题是特定于scikit-learn python模块，但我也遇到了与matplotlib类似的问题。

当我想使用sklearn时，如果我只是执行'import sklearn'然后调用我需要的任何子模块，比如'sklearn.preprocessing.scale（）'，我会收到错误 “AttributeError：'module'对象没有属性'预处理'”

另一方面，当我从'sklearn import preprocessing'做' 然后使用'preprocessing.scale（）'它正常工作。

当我使用像Numpy这样的其他模块时，仅仅'导入numpy'就足够了，而且效果很好。

因此，我想问一下是否有人可以告诉我为什么会这样，以及我做错了什么？

感谢。

Answer 1

python包在目录中的__init__.py文件中定义。 此文件确定子模块是否包含。

执行import sklearn时，python找到文件sklearn/__init__.py并执行它以创建sklearn模块。此对象绑定到名称sklearn。 解释器不会隐式导入子模块。

然而，在执行from sklearn import preprocessing时，python将首先像以前一样加载sklearn模块。然后它将检查preprocessing是否是该模块的属性（例如函数），如果不是，它将查找文件sklearn/preprocessing.py并将该模块也压缩。

恰好numpy在其__init__.py文件中执行以下操作：

import .random

因此，当将numpy导入为import numpy时，该模块的执行会触发导入numpy.random，然后将其添加为属性。

这很有用，因为有时候你只想使用一部分包而加载所有包可能需要很长时间。例如，导入numpy 需要花费半秒钟的时间。如果您只需要一小部分功能，这就浪费了时间。

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Answer 2

Numpy可以方便地在其__init__.py文件中导入其子模块，并将其添加到__all__。在使用图书馆时，你无能为力 - 无论是否成功。 sklearn显然没有。