Python编程二十四:Python导包:从from到import,解锁代码的高效之路

Python模块导入指南:import, from...import的区别 本文深入探讨了Python中import和from...import两种模块导入方式的区别、优缺点及适用场景。import导入整个模块,访问时需加模块名前缀,避免命名冲突,适合需要频繁使用多个模块成员的情况;from...import则直接导入特定成员,代码更简洁,但可能导致命名空间污染,适合仅需使用少数模块成员的情况。文章还通过性能测试、命名空间污染、循环导入等问题,提供了最佳实践建议,如避免使用from module import *、处理循环导入、延迟导入等。最后,文章总结了在实际项目中的导入策略,强 阅读详情

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在Python编程中,import和from是两种常用的模块导入方式。它们各有特点和适用场景,正确使用它们可以让你的代码更加清晰、高效。今天,我们就来深入探讨一下这两种关键字的应用场景,并通过具体的代码示例来加深理解。

目录

导入模块的基本语法

#import关键字的使用场景

#from关键字的使用场景

总结与建议‍

导入模块的基本语法

在Python中,模块是代码组织的基本单位,用于将功能相关的代码封装在一起。导入模块时,我们通常会用到import和from关键字。它们的基本语法如下:

使用import导入整个模块:

import 模块名

使用from导入模块中的特定对象:

from 模块名 import 对象名‍

import关键字的使用场景

场景一:导入整个模块

当你需要使用一个模块中的多个功能时,使用import导入整个模块是最简单的方式。

# 示例1:导入math模块

import math
# 使用模块中的函数
print("圆周率的值是:", math.pi)  # 输出圆周率的值
print("2的平方根是:", math.sqrt(2))  # 计算2的平方根

适用场景:当你需要使用模块中的多个功能时,import可以避免重复导入。

场景二:为模块设置别名

当模块名较长或与其他变量名冲突时,可以使用as为模块设置别名。

# 示例2:为模块设置别名​​​​​​​

import numpy as np
# 使用别名访问模块功能
print("numpy的版本是:", np.__version__)

适用场景:模块名过长或与其他变量名冲突时,使用别名可以简化代码。

场景三:导入标准库模块

标准库模块是Python自带的模块,通常使用import导入。

# 示例3:导入datetime模块

import datetime
# 获取当前时间
now = datetime.datetime.now()
print("当前时间是:", now)

适用场景:标准库模块功能丰富,使用import导入可以方便地使用其所有功能。

from关键字的使用场景

场景一:导入模块中的特定函数

当你只需要使用模块中的某个函数时,使用from可以避免导入整个模块。

# 示例4:从math模块导入sqrt函数​​​​​​​

from math import sqrt
# 直接使用sqrt函数
print("3的平方根是:", sqrt(3))

适用场景:仅需要使用模块中的部分功能时,from可以减少代码冗余。

场景二:导入模块中的多个对象

可以使用from...import...导入多个对象,用逗号分隔。

# 示例5:从datetime模块导入datetime和timedelta​​​​​​​

from datetime import datetime, timedelta
# 使用datetime和time
deltanow = datetime.now()
print("当前时间是:", now)
later = now + timedelta(days=1)
print("明天的时间是:", later)

适用场景:需要从模块中导入多个对象时,from可以一次性完成导入。

场景三:导入模块中的所有对象

使用from...import *可以导入模块中的所有对象,但不推荐。

# 示例6:导入math模块中的所有对象​​​​​​​

from math import *
# 直接使用模块中的对象
print("sin(π/2)的值是:", sin(pi / 2))

适用场景:虽然可以快速导入所有对象,但可能导致命名冲突,不推荐使用。

场景四:导入自定义模块中的对象

from关键字同样适用于自定义模块。​​​​​​​

# 假设有一个自定义模块my_module.py,内容如下:
def greet():
  print("Hello, world!")

# 示例7:从自定义模块导入函数​​​​​​​

from my_module import greet
# 直接调用函数
greet()

适用场景:自定义模块中的对象可以通过from导入并直接使用。

总结与建议

import关键字:适用于导入整个模块,适合需要使用模块中多个功能的场景。它的好处是避免了命名冲突,但需要通过模块名.对象名的方式访问模块中的对象。

from关键字:适用于导入模块中的特定对象,适合仅需要使用模块中部分功能的场景。它可以让代码更简洁,但可能会导致命名冲突。

最佳实践:

如果需要使用模块中的多个功能,推荐使用import。

如果只需要使用模块中的少数功能,推荐使用from。

避免使用from...import *,以免引入不必要的命名冲突。

通过合理使用import和from,可以让代码更加清晰、高效。希望这篇文章对你有所帮助,如果你还有其他问题,欢迎留言交流!

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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