每种形式的缺点

Question

我是Python的新手，因为我想扩展我使用R学到的技能。在R中，我倾向于加载一堆库，有时会导致函数名称冲突。

Python中的最佳做法是什么。我看到了一些具体的变化，我认为

没有区别

import pandas，from pandas import *和from pandas import DataFrame

前两个之间有什么区别，我应该导入我需要的东西。此外，对于制作小程序来处理数据和计算简单统计数据的人来说，最糟糕的后果是什么。

更新

我发现了excellent guide。它解释了一切。

Answer 1

import pandas在pandas命名空间下导入pandas模块，因此您需要使用pandas.foo调用pandas中的对象。

from pandas import *将pandas模块中的所有对象导入当前命名空间，因此您只需使用foo调用pandas中的对象。请记住，如果当前命名空间和pandas命名空间之间存在任何命名冲突，则可能会产生未预见的后果。

from pandas import DataFrame与上面相同，但只会将DataFrame（而不是所有内容）导入当前的命名空间。

在我看来，第一个通常是最佳实践，因为它可以将不同的模块很好地划分到代码中。

Answer 2

每种形式的缺点

阅读其他人的代码时（那些人使用非常好的代码）不同的导入样式），我注意到以下问题每种风格：

import modulewithaverylongname 会使代码进一步混乱使用长模块名称（例如concurrent.futures或django.contrib.auth.backends）并降低这些地方的可读性。

from module import * 让我没有机会在语法上看到，例如，classA和classB来自同一个模块彼此有很多事情要做。它使得阅读代码 hard 。（这个名称源自此类导入可能来自早期导入的阴影名称是该问题的最小部分。）

<强> from module import classA, classB, functionC, constantD, functionE 用太多的名字超载我的短期记忆我在心理上需要分配给module才能连贯地理解代码。

import modulewithaverylongname as mwvln 有时不够充分对我的记忆。

合适的妥协

基于上述观察，我开发了以下内容我自己的代码中的样式：

如果模块名称很短，则

import module 是首选样式例如标准库中的大多数包。如果我需要使用模块中的名称，它也是首选的样式在我自己的模块中只有两三个地方; 清晰度胜过简洁（"Readability counts"）。

import longername as ln 几乎是每个人的首选风格其他情况。例如，我可能import django.contrib.auth.backends as dj_abe。根据上述标准1的定义，将使用缩写经常，因此很容易记住。

只有这两种风格完全是pythonic "Explicit is better than implicit."规则。

from module import xx 有时会出现在我的代码中。我甚至在as格式被夸大的情况下使用它，最着名的例子是from datetime import datetime。

Answer 3

一般来说，最好是进行显式导入。如：

import pandas
frame = pandas.DataFrame()

或者：

from pandas import DataFrame
frame = DataFrame()

Python中的另一个选项，如果名称冲突，则导入x为y：

from pandas import DataFrame as PDataFrame
from bears import DataFrame as BDataFrame
frame1 = PDataFrame()
frame2 = BDataFrame()

Answer 4

以下是PEP8 Style Guide.

的一些建议

进口通常应分开，例如：

Yes: import os
     import sys

No:  import sys, os

但是可以

from subprocess import Popen, PIPE

导入总是放在文件的顶部，就在任何模块注释和文档字符串之后，以及模块全局变量和常量之前。
- 导入应按以下顺序分组：
  1. 标准库导入
  2. 相关的第三方导入
  3. 本地应用程序/库特定导入
- 您应该在每组导入之间加一个空行。
建议使用绝对导入
它们更易读，并且通过提供更好的错误消息来简化调试，以防您搞乱导入系统。
```
import mypkg.sibling
from mypkg import sibling
from mypkg.sibling import example
```
或显式相对导入
```
from . import sibling
from .sibling import example
```
永远不应使用隐式相对导入，并在Python 3中删除。
```
No:  from ..grand_parent_package import uncle_package
```
应避免使用通配符导入（from <module> import *），因为它们不清楚命名空间中存在哪些名称，这会让读者和许多自动化工具感到困惑。

python speed performance tips.

lazy imports

导入语句开销

import语句几乎可以在任何地方执行。将它们置于功能内以限制其可见性和/或减少初始启动时间通常是有用的。尽管Python的解释器经过优化，不能多次导入同一个模块，但在某些情况下，重复执行import语句会严重影响性能。

下面给出的是在页面上解释的场景，

>>> def doit1():
... import string
... string.lower('Python')
...
>>> import string
>>> def doit2():
... string.lower('Python')
...
>>> import timeit
>>> t = timeit.Timer(setup='from __main__ import doit1', stmt='doit1()')
>>> t.timeit()
11.479144930839539
>>> t = timeit.Timer(setup='from __main__ import doit2', stmt='doit2()')
>>> t.timeit()
4.6661689281463623

Answer 5

from A import B

基本上等于以下三个陈述

import A
B = A.B
del A

就是这样，就是这一切。

Answer 6

它们都适用于不同的环境（这就是为什么它们都可用）。除了关于清晰度，可维护性和简单性的通用母性陈述之外，没有深刻的指导原则。我自己的代码中的一些例子：

import sys, os, re, itertools避免了名称冲突，并提供了一种非常简洁的方式来导入一堆标准模块。
from math import *让我在数学繁重的代码中编写sin(x)而不是math.sin(x)。当我导入numpy时，这会有点冒险，这会使其中的一些加倍，但它并不过分关注我，因为它们通常都是相同的功能。此外，我倾向于遵循numpy文档 - import numpy as np - 完全回避问题。
我赞成from PIL import Image, ImageDraw，因为这就是PIL文档展示其示例的方式。

用Python导入模块 - 最佳实践

6 个答案:

每种形式的缺点

合适的妥协

导入语句开销