分辨与熟悉Python的import和from import

导入模块

在python使用某一模块之前,需要导入该模块。

 

两种方法

1、import

Import语句包含如下部分:

· Import关键字

·模块的名称

·可选的更多模块名称,之间用逗号隔开

举个例子:

#随机得到数值1到15之间的5个数,使用模块random
import random
for i in range(5):
	print(random.randint(1,15))

 

 

补充1:

#这是导入了四个库函数
import math,os,random,numpy

补充2:

import <模块名> as <自定义的名字>

这样可以将模块名设置成自己想要的名字,或是更加简洁的名字

#取数值1到5之间的一个随机数
import random as r
print(r.randint(1,5))

 

2、from import 语句

语句形式为:

from <模块名称> import *

使用这种形式的 import 语句,调用模块中的函数时不需要 random.前缀

#取数值1到5之间的一个随机数
#import random as r
from random import *
print(randint(1,5))

当我们使用这种方法导入的时候,就会出现变量名的重复问题,因为我们把另外一个模块中所有的变量名都导入了进来,在命名的时候会出现命名冲突的情况。并且,使用完整的名称会让代码更可读, 所以最好是使用普通形式的 import 语句。

 

 

 

<think>好的,我现在需要回答用户关于Python中直接importfrom...import区别的问题。首先,我得回忆这两种导入方式的基本用法差异。用户可能想知道它们在语法、作用域、内存使用等方面的不同。 首先,直接import,比如import module,这样导入整个模块,使用时需要module.function()。而from module import function则是导入特定函数,可以直接用function()。这可能导致命名冲突,比如如果当前作用域已经有同名的function,就会被覆盖。 接下来要考虑作用域的问题。直接import需要模块名前缀,避免命名冲突,但代码可能冗长。而from...import可能让代码更简洁,但需要确保导入的名称不会其他名称冲突。 然后是内存使用方面。直接导入整个模块是否会导致内存占用更高?其实Python的模块是单例的,无论用哪种方式导入,模块只会加载一次。不过from...import会将该函数添加到当前命名空间,可能增加当前命名空间的条目数量,但实际内存差异应该不大。 还要考虑循环导入的问题。两种方式在循环导入时是否有不同的表现?可能需要进一步查证,但通常循环导入问题更多导入时机有关,而不是导入方式本身。 另外,用户提到的引用[1][2]需要合理引用。引用[1]提到模块导入路径的知识,可能模块搜索路径有关,但可能问题关联不大。引用[2]关于Python减少代码量,可能导入方式的选择对代码简洁性的影响有关,可以适当关联。 用户可能还想知道性能差异。一般来说,两种导入方式在性能上差别不大,因为模块只加载一次。不过使用from...import的函数调用可能稍快,因为少了一次属性查找,但差异通常可以忽略不计。 还要注意,使用from...import * 是不推荐的,因为它会导入所有名称,容易引起命名冲突,且代码可读性差。但用户的问题中没有提到这种情况,可能需要说明。 总结区别点:语法、作用域影响、命名冲突风险、代码简洁性、性能(微小差异)、可维护性。需要以清晰的结构呈现这些点,并引用相关资料支持。 可能还需要给出示例代码,比如: 直接importimport math print(math.sqrt(4)) from...importfrom math import sqrt print(sqrt(4)) 这样对比更直观。 最后,确保回答符合用户的要求:结构清晰,分步骤说明,引用正确,并生成相关问题。现在需要检查是否有遗漏点,比如模块重命名(import module as md),但用户的问题可能不涉及这点,不过可以简要提及。 现在组织内容,确保每个部分清晰,并自然引用给定的参考文献。</think>### Python中直接importfrom...import的区别 在Python中,模块导入的两种主要方式(`import module` `from module import name`)有以下核心区别: --- #### 1. **语法作用域** - **直接导入模块** 使用`import module`时,模块的所有内容需通过模块名前缀访问: ```python import math print(math.sqrt(4)) # 输出: 2.0 ``` 优点:避免命名冲突,明确函数来源。 缺点:代码较长,频繁使用时需重复输入模块名[^1]。 - **从模块导入特定对象** 使用`from module import name`时,可直接使用对象名: ```python from math import sqrt print(sqrt(4)) # 输出: 2.0 ``` 优点:代码简洁,减少冗余。 缺点:若当前命名空间有同名对象,会导致覆盖(例如自定义的`sqrt`函数会被替换)。 --- #### 2. **内存性能** - **内存占用** 两种方式均会加载整个模块到内存,但Python会缓存已导入的模块,因此多次导入不会增加内存消耗[^2]。 - **性能差异** `from...import`的调用可能略快,因为省去了模块属性的查找步骤,但差异通常可忽略不计。 --- #### 3. **代码可维护性** - **直接导入** 明确标识函数来源,适合大型项目或多人协作,提升代码可读性。 例如:`numpy.array``array.array`可通过模块名清晰区分。 - **选择性导入** 适用于频繁使用少数函数的情况,但需谨慎处理命名冲突。 --- #### 4. **其他用法** - **别名导入** 两种方式均可使用别名简化代码: ```python import numpy as np from math import factorial as fac ``` - **通配符导入(不推荐)** `from module import *`会导入所有公共对象,易引发命名冲突,应避免使用。 --- #### 示例对比 | 直接导入 | 选择性导入 | |----------------------------|------------------------------| | `import os` | `from os import path` | | `os.path.join(...)` | `path.join(...)` | | 明确来源,避免冲突 | 代码简洁,但需注意命名空间污染 | --- ### 总结 - **优先使用直接导入**:当需要明确函数来源或避免命名冲突时(例如标准库第三方库混合使用)。 - **选择性导入适用场景**:代码简洁性要求高,且能确保命名空间安全时。 ---
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