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简单谈谈Python中的模块导入

作者：雷学委

Python 模块(Module),是一个 Python 文件,以 .py 结尾,包含了 Python对象定义和Python语句,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python模块导入的相关资料,需要的朋友可以参考下

本文不讨论 Python 的导入机制（底层实现细节），仅讨论模块与包，以及导入语句相关的概念。通常，导入模块都是使用如下语句：

import ...
import ... as ...
from ... import ...
from ... import ... as ...

一般情况下，使用以上语句导入模块已经够用的。但是在一些特殊场景中，可能还需要其他的导入方式。例如 Python 还提供了 __import__ 内建函数和 importlib 模块来实现动态导入。动态导入的好处是可以延迟模块的加载，仅在用到模块时才支持导入动作。

运用 __import__ 函数和 importlib 模块固然能够实现模块的延迟加载，但其不足之处是，在任何需要用到指定模块的地方都要实现一遍同样的导入语句，这样是不便于维护且非常麻烦的。如果能够在顶层实现惰性导入，则是一个更好的选择，这也是本文最终要讨论的点。

在讨论一些高级用法之前，首先需要了解一下模块与包的概念。

模块与包

模块 可以理解为是 Python 可以加载并执行的代码文件，代码文件不仅可以是 .py 文件，还可以是 .so 等其他类型的文件。Python 只有一个 模块 对象型态，而且所有模块都是这个型态。为了便于组织多个模块并提供一个模块层次结构的命名，Python 提供了 包 的概念。

可以简单的将包看作是一个文件系统的目录，将模块看作是目录中的代码文件（注意，不能完全地这样认为，因为包和模块并非仅来自文件系统，还可以来自压缩文件、网络等）。类似于文件系统的目录结构，包被分级组织起来，而且包本身也可以包含子包和常规模块。

包其实可以看作是一种特殊的模块。例如常规包（下面会介绍常规包的概念）的目录中需要包含 __init__.py 文件，当包被导入时，该文件的顶层代码被隐式执行，就如同模块导入时顶层代码被执行，该文件就像是包的代码一样。所以 包是一种特殊的模块。需要记住的是，所有的包都是模块，但不是所有的模块都是包。包中子包和模块都有 __path__ 属性，具体地说，任何包含 __path__ 属性的模块被认为是包。所有的模块都有一个名称，类似于标准属性访问语法，子包与他们父包的名字之间用点隔开。

Python 定义了两种类型的包，即 常规包 和 命名空间包。常规包是存在于 Python 3.2 及更早版本中的传统包。常规包即包含 __init__.py 文件的目录。当导入一个常规包时，__init__.py 文件被隐式执行，而且它定义的对象被绑定到包命名空间中的名称。 __init__.py 文件能包含其他任何模块能够包含的相同的 Python 代码，而且在导入时，Python 将给模块增加一些额外的属性。

从 Python 3.3 开始，Python 引入了 命名空间包 的概念。命名空间包是不同文件集的复合，每个文件集给父包贡献一个子包，所有的包中都不需要包含 __init__.py 文件。文件集可以存于文件系统的不同位置。文件集的查找包含导入过程中 Python 搜索的压缩文件，网络或者其他地方。命名空间包可以但也可以不与文件系统的对象直接对应，它们可以是真实的模块但没有具体的表述。更新关于命名空间包的说明可以参考 PEP 420。

命名空间包的 __path__ 属性与常规包不同，其使用自定义的迭代器类型，遍历所有包含该命令空间包的路径。如果他们父包的路径（或者高阶包的 sys.path ）改变，它将在下次试图导入时在该包中自动重新搜索包部分。

如有如下目录结构：

.
├── bar-package
│   └── nsp
│       └── bar.py
└── foo-package
    └── nsp
        └── foo.py

则 nsp 即可以是一个命名空间包，以下是测试代码（记得用 Python 3.3 及更高版本运行测试）：

import sys
sys.path.extend(['foo-package', 'bar-package'])

import nsp
import nsp.bar
import nsp.foo

print(nsp.__path__)

# 输出：
# _NamespacePath(['foo-package/nsp', 'bar-package/nsp'])

命名空间包具有如下特性：

1、优先级最低，在已有版本所有的 import 规则之后

2、包中不必再包含 __init__.py 文件

3、可以导入并组织目录分散的代码

4、依赖于 sys.path 中从左到右的搜索顺序

__import__

__import__ 函数可用于导入模块，import 语句也会调用函数。其定义为：

__import__(name[, globals[, locals[, fromlist[, level]]]])

参数介绍：

使用示例：

# import spam
spam = __import__('spam')

# import spam.ham
spam = __import__('spam.ham')

# from spam.ham import eggs, sausage as saus
_temp = __import__('spam.ham', fromlist=['eggs', 'sausage'])
eggs = _temp.eggs
saus = _temp.sausage

模块缓存

在执行模块导入时，Python 的导入系统会首先尝试从 sys.modules 查找。sys.modules 中是所有已导入模块的一个缓存，包括中间路径。即，假如 foo.bar.baz 被导入，那么，sys.modules 将包含进入 foo，foo.bar 和 foo.bar.baz 模块的缓存。其实一个 dict 类型，每个键都有自己的值，对应相应的模块对象。

导入过程中，首先在 sys.modules 中查找模块名称，如果存在，则返回该模块并结束导入过程。如果未找到模块名称，Python 将继续搜索模块（从 sys.path 中查找并加载）。sys.modules 是可写的，删除一个键会使指定模块的缓存实现，下次导入时又将重新搜索指定的模块，这类似于模块的 reload。

需要注意的是，如果保持模块对象引用，并使 sys.modules 中缓存失效，然后再重新导入指定的模块，则这两个模块对象是不相同的。而相比之下，importlib.reload() 重新加载模块时，会使用相同的模块对象，并通过重新运行模块代码简单地重新初始化模块内容。

imp 与 importlib 模块

imp 模块提供了一些 import 语句内部实现的接口。例如模块查找（find_module）、模块加载（load_module）等等（模块的导入过程会包含模块查找、加载、缓存等步骤）。可以用该模块来简单实现内建的 __import__ 函数功能：

import imp
import sys

def __import__(name, globals=None, locals=None, fromlist=None):
    # 首先从缓存中查找
    try:
        return sys.modules[name]
    except KeyError:
        pass

    # 如果模块缓存中没有，则开始从 sys.path 中查找模块
    fp, pathname, description = imp.find_module(name)

    # 如何找到模块则将其载入
    try:
        return imp.load_module(name, fp, pathname, description)
    finally:
        if fp:
            fp.close()

importlib 模块在 python 2.7 被创建，并且仅包含一个函数：

importlib.import_module(name, package=None)

这个函数是对 __import__ 的封装，以用于更加便捷的动态导入模块。例如用其实现相对导入：

import importlib

# 类似于 'from . import b'
b = importlib.import_module('.b', __package__)

从 python 3 开始，内建的 reload 函数被移到了 imp 模块中。而从 Python 3.4 开始，imp 模块被否决，不再建议使用，其包含的功能被移到了 importlib 模块下。即从 Python 3.4 开始，importlib 模块是之前 imp 模块和 importlib 模块的合集。

惰性导入

前边介绍的大部分内容都是为实现惰性导入做铺垫，其他的小部分内容仅是延伸而已（就是随便多介绍了点内容）。惰性导入即延迟模块导入，在真正用到模块时才执行模块的导入动作，如果模块不被使用则导入动作永远不会发生。

惰性导入的需求还是很常见的。一般推荐模块仅在顶层导入，而有时候在顶层导入模块并非最好的选择。比如，一个模块仅在一个函数或者类方法中用到时，则可使用局部导入（在局部作用域中执行导入），使得仅在函数或方法被执行时才导入模块，这样可以避免在顶层名字空间中引入模块变量。再比如，在我工作所负责的项目中，需要用到 pandas 包，而 pandas 包导入了会占用一些内存（不是很多，但也不算少，几十兆的样子），所以当不会用到 pandas 包时，我们希望他不被导入。我们自己实现的一些包在载入时会很耗时（因为要读取配置等等，在导入时就会耗时几秒到十几秒的样子），所以也极其需要惰性导入的特性。

下面是惰性导入的简单实现，可供参考：

import sys
from types import ModuleType


class LazyModuleType(ModuleType):

    @property
    def _mod(self):
        name = super(LazyModuleType, self).__getattribute__("__name__")
        if name not in sys.modules:
            __import__(name)
        return sys.modules[name]

    def __getattribute__(self, name):
        if name == "_mod":
            return super(LazyModuleType, self).__getattribute__(name)

        try:
            return self._mod.__getattribute__(name)
        except AttributeError:
            return super(LazyModuleType, self).__getattribute__(name)

    def __setattr__(self, name, value):
        self._mod.__setattr__(name, value)


def lazy_import(name, package=None):
    if name.startswith('.'):
        if not package:
            raise TypeError("relative imports require the 'package' argument")
        level = 0
        for character in name:
            if character != '.':
                break
            level += 1

        if not hasattr(package, 'rindex'):
            raise ValueError("'package' not set to a string")
        dot = len(package)
        for _ in range(level, 1, -1):
            try:
                dot = package.rindex('.', 0, dot)
            except ValueError:
                raise ValueError("attempted relative import beyond top-level "
                                 "package")

        name = "{}.{}".format(package[:dot], name[level:])

    return LazyModuleType(name)

总结

到此这篇关于Python中模块导入的文章就介绍到这了,更多相关Python模块导入内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

参考资料

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