两句话总结：
- 内部的相对引用如果用from ..Branch import module1, from .Branch import module2。。。类似这种形式，然后在最外层python -m Tree.m1，在内层用python m1.py会报错
-
文件结构如下： ------------------------ Tree\m1.py： from .Branch import m3 m3.printSelf() ------------------------ Tree\Branch\m3.py： from . import m4 def printSelf(): print('In m3') ------------------------ Tree\Branch\m4.py def printSelf(): print('In m4') ------------------------ 去Tree下执行python -m m1，报： Traceback (most recent call last): File "D:\ProgramFiles\Anaconda3\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as_main "__main__", mod_spec) File "D:\ProgramFiles\Anaconda3\lib\runpy.py", line 85, in _run_code exec(code, run_globals) File "D:\codes\Tree\m1.py", line 1, in <module> from .Branch import m3 ImportError: attempted relative import with no known parent package 去Tree下执行python m1.py，会报： Traceback (most recent call last): File "m1.py", line 1, in <module> from .Branch import m3 ModuleNotFoundError: No module named '__main__.Branch'; '__main__' is not a package 去Tree外层执行python -m Tree.m1，执行成功 - 内部的相对引用如果用from . import module1, from .. import module2, from Branch import module3。。。类似这种形式，直接python m1.py或者python -m m1.py都可以。
文件结构如下：
------------------------
Tree\m1.py：
from Branch import m3
m3.printSelf()
------------------------
Tree\Branch\m3.py：
from . import m4
def printSelf():
print('In m3')
------------------------
Tree\Branch\m4.py
def printSelf():
print('In m4')
------------------------
去Tree下执行python -m m1，执行成功
去Tree下执行python m1.py，执行成功
去Tree外层执行python -m Tree.m1，会报错：
Traceback (most recent call last):
File "D:\ProgramFiles\Anaconda3\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as_main
"__main__", mod_spec)
File "D:\ProgramFiles\Anaconda3\lib\runpy.py", line 85, in _run_code
exec(code, run_globals)
File "D:\codes\Tree\m1.py", line 1, in <module>
from Branch import m3
ModuleNotFoundError: No module named 'Branch'
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
一个Python Module(模块)，是一个文件，包含了Python对象定义和Python语句（definitions and statements）。文件名就是模块名加上后缀.py，在模块内部，模块名存储在全局变量__name__中，是一个string，可以直接在module中通过__name__引用到module name。
module是为了重复使用一些对象，比如类，函数，而将这些对象定义放在一个.py文件中，或是将一个较大的工程裁缝为多个.py文件而易于维护，每一个.py文件都是一个module。
1，模块的定义和引入(import)
如下一个fibo.py文件
1 print ("__name__ :", __name__)
2 def fib(n):
3 a, b = 0, 1
4 result = []
5 print ("in fib():", __name__)
6 while (b<n):
7 result.append(b)
8 a, b = b, a+b
9 print(result)
这个fibo.py就是一个module，它有一个函数定义fib()，和一个语句(statement)，第一行的print语句，我们在当前文件目录运行Python Interpreter就可以去引入这个模块，并执行模块中定义的fib()函数。
>>> import fibo
('__name__ :', 'fibo') #print语句执行
>>> fibo.fib(10)
('in fib() :', 'fibo') #fib()函数执行
[1, 1, 2, 3, 5, 8]可以看到，在import的时候，这个module的语句(statements)执行了，所定义的函数并未执行，在通过module名引用module中的函数定义时，函数才被执行
同样可以在一个script file中引入module，我们在fibo.py所在的目录创建另一个文件calculat.py
1 from fibo import fib
2 for n in range(10, 50, 5):
3 fib(n)然后用Python解释器运行calcute.py得到结果。
这里有两种import 语句，
一种是import module_name1 [as name1], module_name2 [as name2]
一种是from module_name import item1 [as name1], item2 [as name2]
2, module的加载
每个module都包含对象定义和一些语句(statements)，这些语句应该是意图要来初始化这个module的，这些语句会在这个module第一次被import的时候执行（多次import只会执行一次,不管是以上两种import的语句中那一种），当这个module被作为一个script来运行的时候也会被执行。
每个module都有自己的private symbol table，当使用第一种import语句import一个module的时候，引入者的local symbol table就加入了这个module，其名字如果没有使用as的话就是被引入的模块名本身。使用第二种import语句这会在引入者的local symbol table中加入具体引用的item，其名称若没使用as则就为item的名称。
3，module搜索路径
当遇到一个名为xiaoyu的module需要import的时候，Python Interpreter首先搜寻built-in module中有没有叫这个名的，若是没有，则Interpreter会从一系列的目录中去搜寻这个module(也就是这个.py文件)，这些目录值存储在sys.path中，而sys.path又是用这些值来初始化的：
- 当前目录，即input script所在的目录
- 环境变量PYTHONPATH中存储的值(PYTHONPATH的语法和PATH一样)
- Python包的安装目录，比如我的服务器上django就安装在 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/中，sys.path含有这个目录
Python有一个标准库，其中定义了一系列的module，这些module中的一部分是直接集成在Interpreter中的，这些built-in module主要提供了很重要的但是Python语言又没有提供的功能，比如跟system call有关的sys module就集成在所有平台的Python Interpreter中，在Interpreter中集成哪些module是可以配置的，并且随平台不同而有差别。
在启动Interpreter，sys.path被初始化后，我们可以对它进行修改
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4， 把module作为script来执行
前面我们已经提到了关于module中语句的执行。这里要补充一点东西，通常一个script file指的是调用Python Interpreter时作为参数传递给Interpreter的文件，当然所有的.py文件都是一个module，这样的一个script或是module，其__name__会被Interpreter自动设置为"__main__"。以下是一个测试:
1 print ("__name__ :", __name__)
2 def fib(n):
3 a, b = 0, 1
4 result = []
5 print ("in fib() :", __name__)
6 while (b<n):
7 result.append(b)
8 a, b = b, a+b
9 print(result)
10
11 if __name__ == "__main__":
12 import sys
13 fib(int(sys.argv[1]))
用Python Interpreter直接调用这个script
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可以看到依然module的语句都会被执行，只是__name__的值一开始就变为了"__main__"，给一个模块加上
if __name == "__main__":常常是为了测试这个模块，因为这个语句块只有当module被作为script直接传给Interpreter的时候才会被执行。
上面例子中的12行import sys可以看出，Python并没有规定import语句必须写在module的最前面，只是习惯性的我们约定都写在最前面。
5. 内置dir()函数（built-in dir() function）
dir()函数可以用来查看一个module所定义的所有names，试验
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可以看到在import了fibo和sys后，并且fibo是用别名fibo_local来引入的，在引入者module中就定义了sys和fibo_local，可以看到dir(fibo)是抛了NameError异常的，fibo并没有被定义，定义的是fibo_local，这也可以看出import语句对local symbol table是怎样影响的。
6, 模块包(package)
包(package)可以理解为是组织起来的module的一个层次结构，也就是package是一个directory，它包含sub-package或者是module，而module是.py文件，要让Python Interpreter把一个目录作为package，则该目录下必须有__init__.py文件，__init__.py可以为空，当然也可以有对象定义和语句，用来做初始化工作，__init__.py还有个作用就是设置__all__变量。
package本身就可以来作为一个module使用，只是它所包含的sub-module或module可以通过package name用package.module的名称形式去引用，这更有利于组织一系列相关的module，避免module间定义的名称的混乱。
package在实际工程中非常常用，__init__.py也常常不会为空，而会有对象定义和初始化代码来让这个包，也就是这个module，包含其该有的item定义。以后我们会对package做更多了解。
参考：
1，http://docs.python.org/3.3/tutorial/modules.html modules
2，http://docs.python.org/3.3/reference/simple_stmts.html#the-import-statement import语句
3，http://docs.python.org/3/reference/executionmodel.html Python execution model
4，http://docs.python.org/3/reference/import.html Python import system
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再转一篇知乎的文章：
Python用了快两年了吧，其中有些东西一直是稀里糊涂地用，import便是我一直没有明白的东西。曾经有过三次解决它的机会，我都因得过且过、一拖再拖而没能化敌为友。今天下午，它又给了我一次机会，我想我还是从了它的心愿吧。
故事是从这篇台湾同胞的博客（Python 的 Import 陷阱）开始的，然后又跳到了Python社区的PEP 328提案（PEP 328 -- Imports: Multi-Line and Absolute/Relative），再结合过去的经验以及一些测试，我想我大概懂了吧。下面是我的总结，希望内容能够言简意赅、易于理解。
import语句有什么用？import语句用来导入其他python文件（称为模块module），使用该模块里定义的类、方法或者变量，从而达到代码复用的目的。为了方便说明，我们用实例来说明import的用法，读者朋友可以跟着尝试（尝试时建议使用python3，python2和python3在import的表现有差异，之后会提到）。
首先，先建立一个文件夹Tree作为工作目录，并在其内建立两个文件m1.py和m2.py，在m1.py写入代码：
import os
import m2
m2.printSelf()在m2.py写入代码：
def printSelf():
print('In m2')打开命令行，进入到Tree目录下，敲下python m1.py运行，发现没有报错，且打印出In m2，说明这样使用import没有问题。由此我们总结出import语句的第一种用法。
import module_name。即import后直接接模块名。在这种情况下，Python会在两个地方寻找这个模块，第一是sys.path（通过运行代码import sys; print(sys.path)查看），os这个模块所在的目录就在列表sys.path中，一般安装的Python库的目录都可以在sys.path中找到（前提是要将Python的安装目录添加到电脑的环境变量），所以对于安装好的库，我们直接import即可。第二个地方就是运行文件（这里是m1.py）所在的目录，因为m2.py和运行文件在同一目录下，所以上述写法没有问题。
用上述方法导入原有的sys.path中的库没有问题。但是，最好不要用上述方法导入同目录下的文件！因为这可能会出错。演示这个错误需要用到import语句的第二种写法，所以先来学一学import的第二种写法。在Tree目录下新建一个目录Branch，在Branch中新建文件m3.py，m3.py的内容如下：
def printSelf():
print('In m3')如何在m1中导入m3.py呢，请看更改后的m1.py：
from Branch import m3
m3.printSelf()总结import语句的第二种用法：
from package_name import module_name。一般把模块组成的集合称为包（package）。与第一种写法类似，Python会在sys.path和运行文件目录这两个地方寻找包，然后导入包中名为module_name的模块。
现在我们来说明为什么不要用import的第一种写法来导入同目录下的文件。在Branch目录下新建m4.py文件，m4.py的内容如下：
def printSelf():
print('In m4')然后我们在m3.py中直接导入m4，m3.py变为：
import m4
def printSelf():
print('In m3')这时候运行m1.py就会报错了，说没法导入m4模块。为什么呢？我们来看一下导入流程：m1使用from Branch import m3导入m3，然后在m3.py中用import m4导入m4。看出问题了吗？m4.py和m1.py不在同一目录，怎么能直接使用import m4导入m4呢。（读者可以试试直接在Tree目录下新建另一个m4.py文件，你会发现再运行m1.py就不会出错了，只不过导入的是第二个m4.py了）
面对上面的错误，使用python2运行m1.py就不会报错，因为在python2中，上面提到的import的两种写法都属于相对导入，而在python3中，却属于绝对导入。话说到了这里，就要牵扯到import中最关键的部分了——相对导入和绝对导入。
我们还是谈论python3的import用法。上面提到的两种写法属于绝对导入，即用于导入sys.path中的包和运行文件所在目录下的包。对于sys.path中的包，这种写法毫无问题；导入自己写的文件，如果是非运行入口文件（上面的m1.py是运行入口文件，可以使用绝对导入），则需要相对导入。
比如对于非运行入口文件m3.py，其导入m4.py需要使用相对导入：
from . import m4
def printSelf():
print('In m3')这时候再运行m1.py就ok了。列举一下相对导入的写法：
from . import module_name。导入和自己同目录下的模块。from .package_name import module_name。导入和自己同目录的包的模块。from .. import module_name。导入上级目录的模块。from ..package_name import module_name。导入位于上级目录下的包的模块。- 当然还可以有更多的
.，每多一个点就多往上一层目录。
不知道你有没有留神上面的一句话——“上面的m1.py是运行入口文件，可以使用绝对导入”，这句话是没问题的，也和我平时的做法一致。那么，运行入口文件可不可以使用相对导入呢？比如m1.py内容改成：
from .Branch import m3
m3.printSelf()答案是可以，但不能用python m1.py命令，而是需要使用在Tree外层用python -m Tree.m1来运行。为什么？关于前者，PEP 328提案中的一段文字好像给出了原因：
Relative imports use a module's _name _ attribute to determine that module's position in the package hierarchy. If the module's name does not contain any package information (e.g. it is set to '__main __') then relative imports are resolved as if the module were a top level module, regardless of where the module is actually located on the file system.
我不太懂，但是又有一点明白。我们应该见过下面一段代码：
if __name__ == '__main__':
main()意思是如果运行了当前文件，则__name__变量会置为__main__，然后会执行main函数，如果当前文件是被其他文件作为模块导入的话，则__name__为模块名，不等于__main__，就不会执行main函数。比如对于上述更改后的m1.py，执行python m1.py命令后，会报如下错误：
Traceback (most recent call last): File "m1.py", line 1, in from .Branch import m3 ModuleNotFoundError: No module named '_ main_.Branch'; '__main__' is not a package
据此我猜测执行python m1.py命令后，当前目录所代表的包'.'变成了__main__。
那为什么python -m Tree.m1就可以呢？那位台湾老师给出了解释：
执行指令中的-m是为了让Python预先import你要的package或module给你，然后再执行script。
即不把m1.py当作运行入口文件，而是也把它当作被导入的模块，这就和非运行入口文件有一样的表现了。
那反过来，如果m1.py使用绝对导入（from Branch import m3），能使用python -m m1运行吗？我试了一下，如果当前目录是Tree就可以。如果在其他目录下运行，比如在Tree所在的目录（使用python -m Tree.m1运行），就不可以。这可能还是与绝对导入相关。
（之前看到了一个大型项目，其运行入口文件有一大堆的相对导入，我还傻乎乎地用python直接运行它。之后看到他给的样例运行命令是带了-m参数的。现在才恍然大悟。）
理解import的难点差不多就这样了。下面说一说import的其他简单但实用的用法。
import moudle_name as alias。有些module_name比较长，之后写它时较为麻烦，或者module_name会出现名字冲突，可以用as来给它改名，如import numpy as np。from module_name import function_name, variable_name, class_name。上面导入的都是整个模块，有时候我们只想使用模块中的某些函数、某些变量、某些类，用这种写法就可以了。使用逗号可以导入模块中的多个元素。- 有时候导入的元素很多，可以使用反斜杠来换行，官方推荐使用括号。
from Tkinter import Tk, Frame, Button, Entry, Canvas, Text, \
LEFT, DISABLED, NORMAL, RIDGE, END # 反斜杠换行
from Tkinter import (Tk, Frame, Button, Entry, Canvas, Text,
LEFT, DISABLED, NORMAL, RIDGE, END) # 括号换行（推荐）说到这感觉import的核心已经说完了。再跟着上面的博客说一说使用import可能碰到的问题吧。
问题1描述：ValueError: attempted relative import beyond top-level package。直面问题的第一步是去了解熟悉它，最好是能复现它，让它躺在两跨之间任我们去践踏蹂躏。仍然是上面四个文件，稍作修改，四个文件如下：
# m1.py
from Branch import m3
m3.printSelf()
# m2.py
def printSelf():
print('module2')
# m3.py
from .. import m2 # 复现的关键在这 #
print(__name__)
def printSelf():
print('In m3')
# m4.py
def printSelf():
print('In m4')运行python m1.py，就会出现该问题。问题何在？我猜测，运行m1.py后，m1代表的模块就是顶层模块（参见上面PEP 328的引用），而m3.py中尝试导入的m2模块所在的包（即Tree目录代表的包）比m1的层级更高，所以会报出这样的错误。怎么解决呢？将m1.py的所有导入改为相对导入，然后进入m1.py的上层目录，运行python -m Tree.m1即可。
对于使用import出现的其他问题，碰到了再接着更新。
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再转一篇台湾朋友的文章 （https://medium.com/pyladies-taiwan/python-%E7%9A%84-import-%E9%99%B7%E9%98%B1-3538e74f57e3）：
在脫離 Python 幼幼班準備建立稍大型的專案的時候，學習如何組織化你的 Python 專案是一大要點。Python 提供的 module（模組）與 package（套件）是建立架構的基本元件，但在module之間為了重複使用一些 function（函數）或 class（類別）而必須互相 import（匯入），使用上一個不注意就會掉入混亂的 import 陷阱。
此篇將會從基本 module 和 package 介紹起，提點基本 import 語法及 absolute import 和 relative import 的用法與差異，最後舉出幾個常見因為錯誤 import 觀念造成的錯誤。
請注意，以下只針對 Python3 進行講解與測試。
Module與Package
基本上一個檔案就是一個 module，裡頭可以定義 function，class，和 variable。
把一個 module 想成一個檔案，那一個package就是一個目錄了。Package 可裝有 subpackage 和 module，讓你的專案更條理更組織化，最後一坨打包好還能分給別人使用。
先看看 module。假設有一個 module sample_module.py 裡頭定義了一個 function sample_func：
def sample_func():
print('Hello!')
現在你在同一個目錄裡下有另一個 module sample_module_import.py 想要重複使用這個 function，這時可以直接從 sample_module import 拿取：
from sample_module import sample_funcif __name__ == '__main__':
sample_func()
跑 python3 sample_module_import.py 會得到：
Hello!
再來是 package。我們把上面兩個檔案包在一個新的目錄 sample_package 底下：
sample_package/ ├── __init__.py ├── sample_module.py └── sample_module_import.py
很重要的是新增那個 __init__.py 檔。它是空的沒關係，但一定要有，有點宣稱自己是一個 package 的味道。
這時候如果是進到 sample_package 裡面跑一樣的指令，那沒差。但既然都打包成 package 了，通常是在整個專案的其他地方需要用到的時候 import 它，這時候裡面的 import 就要稍微做因應。
讓我們修正一下 sample_package/sample_module_import.py 。假設這時我們在跟 sample_package 同一個 folder 底下執行下面兩種指令：
1. python3 sample_package/sample_module_import.py 2. python3 -m sample_package.sample_module_import
以下幾種不同的 import 寫法，會各有什麼效果呢？
# 不標準的 implicit relative import 寫法（Python 3 不支援） from sample_module import sample_func 1. 成功印出 Hello! 2. ModuleNotFoundError。因為 Python 3 不支援 implicit relative import （前面不加點的寫法），故會將之當作 absolute import，但第三個例子才是正確寫法。# 標準的 explicit relative import 寫法 from .sample_module import sample_func 1. 包含相對路徑的檔案不能直接執行，只能作為 module 被引用，所以失敗 2. 成功印出 Hello!# 標準的 absolute import 寫法 from sample_package.sample_module import sample_func 1. 如果此層目錄位置不在 python path 中，就會失敗 2. 成功印出 Hello!
這邊 absolute import 和 relative import 的詳細說明請稍候。
執行指令中的 -m是為了讓 Python 預先 import 你要的 package 或 module 給你，然後再執行 script。所以這時 sample_module_import 在跑的時候，是以 sample_package 為環境的，這樣那些 import 才會合理。
另外，python path 是 Python 查找 module 時候使用的路徑，例如 standard module 所在的目錄位置。因此在第三種寫法中，Python 會因為在 python path 中找不到 sample_package.sample_module而噴 error。你可以選擇把當前目錄加到 sys.path，也就是 Python path（初始化自環境變數PYTHONPATH），來讓 Python 搜尋得到這個 module ，但這個方法很髒很難維護，最多用來debug，其他時候強烈不建議使用。
基本 import 語法
前面有看過了，這邊統整介紹一下。如果你想使用在其他 module 裡定義的 function、class、variable 等等，就需要在使用它們之前先進行 import。通常都會把需要 import 的 module 們列在整個檔案的最一開始，但不是必須。
語法1：import [module]
# Import 整個 `random` module import random# 使用 `random` module 底下的 `randint` function print(random.randint(0, 5))
語法2：from [module] import [name1, name2, ...]
# 從 `random` module 裡 import 其中一個 function `randint` from random import randint# 不一樣的是，使用 `randint` 的時候就不需要先寫 `random` 了 print(randint(0, 5))
語法3：import [module] as [new_name]
# Import 整個 `random` module， # 但這個名字可能跟其他地方有衝突，因此改名成 `rd` import random as rd# 使用 `rd` 這個名稱取代原本的 `random` print(rd.randint(0, 5))
語法4（不推薦）：from [module] import *
# Import 所有 `random` module 底下的東西 from random import *# 使用 `randint` 的時候也不需要先寫 `random` print(randint(0, 5))
語法4不推薦原因是容易造成名稱衝突，降低可讀性和可維護性。
Absolute Import v.s. Relative Import
Python 有兩種 import 方法，absolute import 及 relative import。Absolute import 就是完整使用 module 路徑，relative import 則是使用以當前 package為參考的相對路徑。
Relative import 的需求在於，有時候在改變專案架構的時候，裡面的 package 和 module 會拉來拉去，這時候如果這些 package 裡面使用的是relative import 的話，他們的相對關係就不會改變，也就是不需要再一一進入 module 裡更改路徑。但因為 relative import 的路徑取決於當前 package，所以在哪裡執行就會造成不一樣的結果，一不小心又要噴一堆 error；這時absolute import 就會減少許多困擾。
這邊參考PEP328提供的範例。Package 架構如下：
package ├── __init__.py ├── subpackage1 │ ├── __init__.py │ ├── moduleX.py │ └── moduleY.py ├── subpackage2 │ ├── __init__.py │ └── moduleZ.py └── moduleA.py
現在假設 package/subpackage1/moduleX.py想要從其他 module 裡 import 一些東西，則使用下列語法（[A]表 absolute import 範例；[R]表 relative import 範例）：
# Import 同一個 package 底下的 sibling module `moduleY` [A] from package.subpackage1 import moduleY [R] from . import moduleY [Error] import .moduleY# 從同一個 package 底下的 sibling module `moduleY` 中， # import `spam` 這個 function [A] from package.subpackage1.moduleY import spam [R] from .moduleY import spam# 從隔壁 package 底下的 module `moduleZ` 中， # import `eggs` 這個 function [A] from package.subpackage2.moduleZ import eggs [R] from ..subpackage2.moduleZ import eggs# Import parent package 底下的 module `moduleA` [A] from package import moduleA [R] from .. import moduleA 或 from ... package import moduleA
要點：
- Relative import 裡，
..代表上一層 ，多幾個.就代表多上幾層。 - Relative import 一律採用
from ... import ...語法，即使是從.import也要寫from . import some_module而非import .some_module。原因是.some_module這個名稱在 expression 裡無法出現。Absolute import 則無限制。
常見 import 陷阱
Trap 1: Circular Import
想像一個 module A在一開始要 import 另一個 module B 裡的東西，但在匯入 module B 的途中也必須得執行它，而很不巧的 module B也需要從 module A import 一些東西。但 module A還正在執行途中，自己都還沒定義好自己的 function 啊！於是你不讓我我不讓你，這種類似 deadlock 的情形正是常見的 circular import（循環匯入）。
讓我們看看範例。現在在 sample_package 裡有 A 和 B 兩個 module 想互打招呼，程式碼如下：
A.py
from .B import B_greet_back
def A_say_hello():
print('A says hello!')
B_greet_back()def A_greet_back():
print('A says hello back!')
if __name__ == '__main__':
A_say_hello()
B.py
from .A import A_greet_back
def B_say_hello():
print('B says hello!')
A_greet_back()def B_greet_back():
print('B says hello back!')
if __name__ == '__main__':
B_say_hello()
內容都一樣，只是A/B互換。B 很有禮貌想先打招呼。在與 sample_package 同目錄底下執行：
$ python3 -m sample_package.B
會得到：
Traceback (most recent call last): File "/usr/local/Cellar/python3/3.6.2/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/runpy.py", line 193, in _run_module_as_main "__main__", mod_spec) File "/usr/local/Cellar/python3/3.6.2/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/runpy.py", line 85, in _run_code exec(code, run_globals) File "/path/to/sample_package/B.py", line 2, in <module> from .A import A_greet_back File "/path/to/sample_package/A.py", line 1, in <module> from .B import B_greet_back File "/path/to/sample_package/B.py", line 2, in <module> from .A import A_greet_back ImportError: cannot import name 'A_greet_back'
觀察到了嗎？B 試圖 import A_greet_back，但途中先進到 A 執行，而因為 Python 是從頭開始一行一行執行下來的，於是在定義 A_greet_back之前會先碰到自己的 import statement，於是又進入 B，然後陷入死胡同。
常見解決這種circular import的方法如下：
- Import 整個 module 而非單一 attribute
把 B.py 更改成如下：
# from .A import A_greet_back
from . import A
def B_say_hello():
print('B says hello!')
# A_greet_back()
A.A_greet_back()...
就不會發生錯誤：
B says hello! A says hello back!
理由是，原本執行 from .A import A_greet_back 時被迫要從 load 進來的 Amodule object 中找出 A_greet_back 的定義，但此時這個 module object 還是空的；而更新後的 from . import A 就只會檢查 A module object 存不存在，至於 A_greet_back 存不存在等到需要執行的時候再去找就行了。
2. 延遲 import
把 B.py 更改成如下：
# 前面全刪def B_say_hello():
from .A import A_greet_back print('B says hello!')
A_greet_back()
...
也會成功跑出結果。跟前面類似，Python 在跑到這行時才會 import A module，這時因為 B module 都已經 load 完了，所以不會有 circular import 的問題。但這個方法比較 hacky 一點，大概只能在 hackathon 中使用，否則正式專案裡看到這種難維護的 code 可能會有生命危險。
另一方面，把所有 import statement 擺到整個 module 最後面也是類似效果，但也會被打。
3. 好好釐清架構，避免circular import
是的，治本方法還是好好思考自己寫的 code 為什麼會陷入這種危機，然後重新 refactor 吧。
Trap 2: Relative Import above Top-level Package
還不熟悉 relative import 的人常常會見到這個 error：
ValueError: attempted relative import beyond top-level package
讓我們重現一下這個 error。把 B.py 前頭更改成如下：
# from . import A from ..sample_package import A ...
現在我們的路徑位置在與 sample_package 同目錄底下。跑：
$ python3 -m sample_package.B
會得到：
Traceback (most recent call last): File "/usr/local/Cellar/python3/3.6.2/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/runpy.py", line 193, in _run_module_as_main "__main__", mod_spec) File "/usr/local/Cellar/python3/3.6.2/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/runpy.py", line 85, in _run_code exec(code, run_globals) File "/path/to/sample_package/B.py", line 5, in <module> from ..sample_package import A ValueError: attempted relative import beyond top-level package
所謂的 top-level package 就是你所執行的 package 中最高的那一層，也就是 sample_package。超過這一層的 relative import 是不被允許的，指的就是..sample_package 這行嘗試跳一層上去而超過 sample_package了。
可以試試更改當前目錄到上一層（cd ..），假設叫 parent_folder ，然後執行 python3 -m parent_folder.sample_package.B，就會發現 error 消失了，因為現在的 top-level package 已經變成 parent_folder了。
結語
Import 是各大語言必備功能，看似簡單，使用上來說陷阱卻頗多。如果搞不清楚 Python 中的 import 是怎麼運作的，除了在整體專案架構上難以靈活設計，更可能要陷入可怕的 error 海了。
我寫了一些額外的 sample code 放上 github 了，有不清楚的地方可以直接參考。
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