Python import 时要注意的几个问题

我们在Python中，总是使用import来导入另外一个模块（文件）中的内容，如果是从Java或C转过来的程序员，有几个常见的坑要注意一下：

import也是执行语句，可以在代码任何部位执行。如果我们把import写在代码中间，IDE很可能会有个警告，但只要逻辑正确，就不用理它：
```
import a

if __name__ == "__main__":
 import b
 b.methodx()
```
类似以上代码，只有当前文件作为主模块运行的时候，才导入模块b，不但减少了浪费，而且有可能避免循环引用。
import执行的时候，如果是第一次导入，那么会把对应模块执行一遍，这个模块里所有的顶级代码都会执行，所以是个很耗时的操作，这点跟Java或者C只是获取类型定义完全不同；所以那些被复用的模块，要尽量减少在顶级代码块中实现逻辑。
即使在同一个模块里，代码定义的顺序也很重要，被引用的代码一定要在引用的前面定义，比如：
```
class A:
 x: int = 5


class B:
 def __init__(self, y: A):
     self.y = y


if __name__ == "__main__":
 a = A()
 b = B(a)
 print(b.y.x)
```
上面这段代码里就不能把class A的定义放在class B后面，否则运行时会出错，提示name 'A' is not defined；当然如果仅仅是annotation里引用的话，可以通过from __future__ import annotations来解决，这是另外一个问题了。
import的namespace也很重要，命名空间不同，会被认为是不同的模块。而一个模块，用绝对路径或者相对路径引入，会被识别为不同的命名空间，比如下面的package结构：

module_a的内容如下:

a = {"value": 15}
print(f'a={a} in module_a')

module_b会用绝对路径引用module_a

from lang.test_import.module_a import a


a['value'] = a['value'] + 1

print(f'a={a} in module_b')

module_c1和module_c2分别用相对路径和绝对路径引入module_a，再引入module_b，就会得到不同的结果：

from module_a import a
import module_b

print(f'a={a} in module_c1')

a={'value': 15} in module_a
a={'value': 15} in module_a
a={'value': 16} in module_b
a={'value': 15} in module_c1

from lang.test_import.module_a import a
import module_b

print(f'a={a} in module_c2')

a={'value': 15} in module_a
a={'value': 16} in module_b
a={'value': 16} in module_c2

可以看到在module_c1中，module_a被引入了两次，认作不同的模块，从而也引入了两个变量a，而c1模块，只承认自己引入的相对路径命名空间中的a，所以这里的a.value，并没有被模块b更改。