PEP 8规定:
导入总是放在文件的顶部，就在任何模块注释和文档字符串之后，在模块全局变量和常量之前。
然而，如果我导入的类/方法/函数只在很少的情况下使用，那么在需要时进行导入肯定会更有效吗?
这不是:
class SomeClass(object):
def not_often_called(self)
from datetime import datetime
self.datetime = datetime.now()
比这更有效率?
from datetime import datetime
class SomeClass(object):
def not_often_called(self)
self.datetime = datetime.now()
当前回答
下面是一个示例，其中所有导入都位于最顶部(这是我唯一一次需要这样做)。我希望能够在Un*x和Windows上终止子进程。
import os
# ...
try:
kill = os.kill # will raise AttributeError on Windows
from signal import SIGTERM
def terminate(process):
kill(process.pid, SIGTERM)
except (AttributeError, ImportError):
try:
from win32api import TerminateProcess # use win32api if available
def terminate(process):
TerminateProcess(int(process._handle), -1)
except ImportError:
def terminate(process):
raise NotImplementedError # define a dummy function
(回顾:约翰·米利金所说。)
其他回答
我不太担心预先加载模块的效率。模块占用的内存不会很大(假设它足够模块化)，启动成本可以忽略不计。
在大多数情况下，您希望在源文件的顶部加载模块。对于阅读代码的人来说，它可以更容易地区分哪个函数或对象来自哪个模块。
在代码的其他地方导入模块的一个很好的理由是，如果它在调试语句中使用。
例如:
do_something_with_x(x)
我可以用:
from pprint import pprint
pprint(x)
do_something_with_x(x)
当然，在代码的其他地方导入模块的另一个原因是，如果您需要动态导入它们。这是因为你几乎没有任何选择。
我不太担心预先加载模块的效率。模块占用的内存不会很大(假设它足够模块化)，启动成本可以忽略不计。
当函数被调用0次或1次时，第一种变体确实比第二种更有效。然而，对于第二次和后续调用，“导入每个调用”方法实际上效率较低。请参阅此链接，了解一种通过“惰性导入”将两种方法的优点结合起来的惰性加载技术。
但除了效率之外，还有其他原因可以解释为什么你会更喜欢其中一种。一种方法是让阅读代码的人更清楚地了解这个模块所具有的依赖关系。它们也有非常不同的失败特征——如果没有“datetime”模块，第一个将在加载时失败，而第二个直到方法被调用才会失败。
补充说明:在IronPython中，导入可能比在CPython中要昂贵一些，因为代码基本上是在导入时被编译的。
Module initialization only occurs once - on the first import. If the module in question is from the standard library, then you will likely import it from other modules in your program as well. For a module as prevalent as datetime, it is also likely a dependency for a slew of other standard libraries. The import statement would cost very little then since the module intialization would have happened already. All it is doing at this point is binding the existing module object to the local scope.
将这些信息与可读性参数结合起来，我会说import语句最好在模块范围内。
模块导入非常快，但不是即时的。这意味着:
将导入放在模块的顶部是可以的，因为这是一个微不足道的成本，只需要支付一次。 将导入放在函数中会导致对该函数的调用花费更长的时间。
所以如果你关心效率，把进口放在最上面。只有在分析显示有帮助的情况下，才将它们移动到函数中(您进行了分析，以查看哪里可以最好地提高性能，对吗??)
我所见过的执行惰性导入的最佳理由是:
可选的库支持。如果您的代码有多个使用不同库的路径，如果没有安装可选库，请不要中断。 在插件的__init__.py中，该插件可能被导入，但实际上没有使用。例如Bazaar插件，它们使用bzrlib的惰性加载框架。
我采用了将所有导入放在使用它们的函数中，而不是放在模块的顶部的做法。
这样做的好处是能够更可靠地进行重构。当我将一个函数从一个模块移动到另一个模块时，我知道该函数将继续工作，并且保留所有遗留的测试。如果我将导入放在模块的顶部，当我移动一个函数时，我发现我最终要花费大量时间来完成新模块的导入并使其最小化。重构IDE可能会让这一点变得无关紧要。
正如在其他地方提到的那样，有一个速度惩罚。我在我的应用程序中测量了这一点，发现它对我的目的来说是微不足道的。
不需要搜索(例如grep)就能看到所有模块依赖关系也是很好的。然而，我关心模块依赖关系的原因通常是因为我正在安装、重构或移动由多个文件组成的整个系统，而不仅仅是单个模块。在这种情况下，我无论如何都要执行全局搜索，以确保具有系统级依赖关系。因此，我还没有找到全局导入来帮助我在实践中理解一个系统。
我通常把sys的导入放在if __name__=='__main__'检查中，然后将参数(如sys.argv[1:])传递给main()函数。这允许我在sys未被导入的上下文中使用main。
