Python包导入指南:从菜鸟到专家的import魔法
对话实录
小白：（崩溃）我装了包却ImportError，救命！
专家：（掏出魔法书）掌握包导入功能，告别导入噩梦！
import导入基础三连击
概念 | 解释 |
import | 即导入，就是在import的位置将代码文件拷贝过去。 |
模块（module） | python中一个.py文件定义为一个模块。 常用的几种模块导入方式： import module_name from module_name import * from module_name import func_name,class_name from module_name import * |
包（package） | 指软件包，包含__init__.py、modules、及子目录等。 常用的几种导入方式： import package_name import package_name as p import package.module import package.module as pm from package.module import * from package import module1, module2, module3, ... ... from package import * 包的导入和模块导入基本一致，只不过导入包时会先执行包内的__init__.py。如果只是导入一个包import package而不指定导入任何模块，且包中的__init__.py文件中没有定义其他的初始化操作，那么包下面的模块是无法被自动导入的。 |
Import导入时搜索路径 | 装载module代码时python解释器需要先搜索到对应的.py文件，搜索顺序为：
|
实战案例
为了形象地解释，建一个test文件夹，其中文件夹A和B的目录结构，如下：
案例1 在A_B.py中定义__all__用来模糊导入from moduleA import *
专家：python文件中设置了 __all__ 的值，那么则按照 __all__ 指定的子包或者模块进行加载。
示例：定义A_B.py文件，__all__中增加A_B 和C_D函数，不包含E_F函数
在A目录的__init__.py中通过from A_B import *时，E_F函数并不会被导入，上述执行后会报错
案例2 配置sys.path，在B文件夹的run.py文件下导入A包中的模块。
在run.py中import A，并执行run.py，发现报错如下：
发现在上面的例子中__init__.py文件执行时并为报错，现在在B文件夹执行run.py就会报错找不到A_B模块，那是因为在执行python文件时在本目录下，或者在上面基本概念介绍时的搜索路径中并未找到A_B模块，所以报错。
当我们在run.py中将A目录增加到sys.path中时，执行正常
import sys
sys.path.append("/Volumes/UNTITLED/test/A")
import A执行结果：
开始导入A_B模块
使用A_B函数
使用E_F函数案例 3：相对导入（包内）
在一个 Python 包内部，我们可以使用相对导入来引用其他模块。假设项目结构如下：
mypackage/
├── __init__.py
├── utils.py
└── core.py在core.py中，可以这样导入utils.py：
# 从当前目录导入utils模块
from . import utils
# 从上级目录的subpkg目录导入tools模块
from ..subpkg import tools案例 4：条件导入
当我们希望使用某个高性能模块，但该模块可能未安装时，可以采用条件导入。
try:
# 尝试导入rapidjson，它比标准json模块更快
import rapidjson as json
except ImportError:
# 如果导入失败，使用标准json模块作为回退方案
import json案例 5：动态导入
在某些情况下，我们需要在运行时动态决定导入哪个模块，这时可以使用__import__函数。
module_name = "os"
module = __import__(module_name)
print(module.path.exists("/"))血泪陷阱
循环导入
循环导入是指两个或多个模块相互导入，这会导致死循环。
# a.py
from b import func
# b.py
from a import other_func # 形成死循环命名冲突
当导入的模块或函数具有相同的名称时，会发生命名冲突。
from mylib import sqrt
from math import sqrt # 后者会覆盖前者
# 正确做法，通过别名区分
import math
from mylib import sqrt as my_sqrt隐藏的 pip 缓存
pip会缓存已下载的包，这可能导致安装旧版本的包。
# 错误示范，可能安装缓存中的旧版本包
pip install package
# 正确做法，禁止使用缓存并升级包
pip install --no-cache-dir --upgrade package专家工具箱
1. 虚拟环境管理
虚拟环境是 Python 项目管理的重要工具，以下是常见的虚拟环境操作：
# 创建名为myenv的虚拟环境
python -m venv myenv
# 激活虚拟环境（Linux/Mac）
source myenv/bin/activate
# 激活虚拟环境（Windows）
myenv\Scripts\activate2. 依赖管理
在项目开发过程中，我们需要记录项目的依赖关系，以便在其他环境中安装相同的包。
# 生成requirements.txt文件，记录当前环境中安装的所有包及其版本
pip freeze > requirements.txt
# 从requirements.txt文件中安装所有依赖包
pip install -r requirements.txt小白：（献上键盘）原来包导入这么讲究
专家：（扶起小白）记住：好的包管理是项目成功的一半！
常用命令清单
- pip list：查看已安装的包
- pip show：查看包的详细信息
- pip uninstall：卸载包
- python -m site：查看包的搜索路径