Import介绍

Python中使用Import导入模块，类似于C/C++中的include，但是使用起来更加灵活和方便，可以导入整个模块或者导入模块的某一部分。

Import应用

导入路径

import sys

# sys.path 查询导包时的路径顺序，当有相同名字的包出现时，则按照顺序查询是否在此路径，路径中如果含有两个文件夹即两个包，都含有相同名字的.py文件，当导入该.py文件时，需要写清楚包名.文件名
print(sys.path)

安装第三方模块

1	# 在虚拟环境中输入pip install xxx 安装xxx模块

import语句

# import module1, module2, ... 一次性引入多个模块，使用模块时格式为：模块名.函数名/变量名
import sys, time

start = time.clock()
end = time.clock()
res = end - start

# import module as module_name 一个模块名如果较长，书写不方便，可以将其改名为module_name
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])

from … import语句

# from module import name1, name2, ... 从module模块中引入一个指定的部分到当前命名空间，使用时不需要加模块名
from numpy import array, arange

a = array([1, 2, 3])
b = arange(5) 

# from module import name as new_name 一个函数名或变量名如果较长，书写不方便，可以将其改名为new_name
from numpy import linspace as lsp

c = lsp(0, 10, 6)

# from module import * 把module模块中所有的内容全部导入当前模块
from numpy import *

d = zeros((3, 3))

# from .... import语句存在着危险性，如果下面定义了同名的函数，则会覆盖引入的函数
from numpy import *

def zeros(* par):
    return 0

e = zeros((3, 3))

# 如果有一个.py文件需要被导入，也需要单独的运行此文件。但是如果直接导入该文件，会自动执行该文件，如果希望运行时不执行该文件需要在.py文件中写入
# if __name__ == "__main__": 然后主程序程序写在下面，这样单独运行该文件时会执行主程序，被导入时不会执行主程序。

Import小结

Python之所以被称为胶水语言，主要归功于Import的强大功能。随着Python的火热，各个领域都为Python提供功能强大的接口，如计算机视觉领域有opencv库，机器学习领域有sklearn库，深度学习领域有TensorFlow, Torch库，数据分析领域有Numpy, Matplotlib库等等，这为Python的使用者提供非常大的便捷。而且在大型的工程应用中，往往需要写很多的子文件，也需要Import的帮助，因此要熟练掌握这些导入模块的应用。