我想创建一个可以与他人共享的模块，但是我对此还很陌生，并且在整理它以供他人使用的最后一步中遇到了问题。想象一下，它叫做my_module.py之类，看起来像这样：
import pandas as pd
def function_1(a,b):
return a*b
def function_2(c,d):
return pd.DataFrame(data=c,columns=d)
我希望它可以被其他人导入，以便他们可以使用诸如以下的基础功能：
my_module.function_1(a=5,b=2)
，依此类推。但是，如果我执行import my_module，则my_module.pd也会出现在自动完成中（如pandas所做的my_module.py导入一样。）
对我来说，这似乎是可怕的做法。那么，加载这些导入的正确方法是什么？
理想情况下，这是可共享的，以便有人可以像安装统计模块那样安装它。如果解决方案只是一种检查以确保以某种方式导入的东西，那我很好。
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您所做的工作本质上没有错。您的模块需要 pandas，因此必须将其导入。 PEP8指定导入应放在顶部，而不是嵌套在函数中。这样做会在您import my_module之后将其添加为属性。因为您是基于pandas构建的，所以不能只共享模块，还需要共享pandas（或检查它们是否已经安装了正确或足够版本的pandas）。
不过，当您只有一个仅使用pandas类的函数时，导入整个DataFrame库可能会过大。在这种情况下，您可以执行以下操作：
from pandas import DataFrame
def function_1(a,b):
return a*b
def function_2(c,d):
return DataFrame(data=c,columns=d)
现在my_module将仅附加一个.DataFrame类，而不是整个pandas库。如果您确实在模块中使用了越来越多的pandas库，那么导入单独的部分会很麻烦，因此只需导入pandas。
以pandas为例，它是建立在numpy之上的。每个DataFrame的下面都有一个numpy.ndarray，因此您可能没有注意到它，但是numpy在那里：
import pandas as pd
pd.np?
Type: module
String form: <module 'numpy' from 'c:\\program files\\python36\\lib\\site-packages\\numpy\\__init__.py'>
File: c:\program files\python36\lib\site-packages\numpy\__init__.py
Docstring:
NumPy
=====
您可以使访问pandas属性更加困难，但是您需要重新组织您的媒体库的分发方式。假设您要共享一个名为MyLibrary的库，该库可以由几个模块组成（我们将在模块文件夹中放置它们）。它们每个都有自己的功能，其名称不应重叠，我们需要在单独的python脚本（api.py）中导入这些名称。然后您会这样做：
MyLibrary/
__init__.py
modules/
MyModule1.py
api.py
我们有文件的位置：
from MyLibrary.modules.api import *
from MyLibrary.modules.MyModule1 import function_1, function_2
import pandas as pd
def function_1(a,b):
return a*b
def function_2(c,d):
return pd.DataFrame(data=c,columns=d)
现在我们可以使用这些功能，但是pd不再存在：
import MyLibrary
MyLibrary.function_2([1], ['a'])
# a
#0 1
MyLibrary.pd
#AttributeError: module 'MyLibrary' has no attribute 'pd'
为公平起见，pd在那儿，只是藏在MyLibrary.modules.MyModule1.pd的更下方。但是话又说回来，pandas到处都有numpy。它位于pd.core.reshape.concat.np，pd.core.reshape.merge.np，pd.core.common.np中，几乎每个文件都无法避免。
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