1. 导入整个模块

最基础的导入方式，使用模块名访问其内容：

import math

# 使用模块中的函数
result = math.sqrt(25)
print(result)  # 输出: 5.0

2. 导入特定函数/变量

直接从模块导入所需内容，无需模块名前缀：

from datetime import date

# 直接使用函数/类
today = date.today()
print(today)  # 输出: 2023-08-14（当前日期）

3. 使用别名导入

当模块名较长或与现有名称冲突时，使用别名：

import numpy as np
import pandas as pd

# 使用别名
array = np.array([1, 2, 3])
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

4. 导入多个模块

一行导入多个模块：

import sys, os, json

# 使用导入的模块
current_dir = os.getcwd()
python_version = sys.version

5. 导入模块中的所有内容（不推荐）

使用通配符导入所有内容，但可能导致命名冲突：

from math import *

# 直接使用所有函数
print(sqrt(16))    # 4.0
print(sin(pi/2))   # 1.0

注意： 这种导入方式通常不推荐，因为它会使当前命名空间变得混乱，可能导致命名冲突。

1. 导入子模块

从包中导入特定子模块：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 使用子模块中的类
model = RandomForestClassifier()

2. 相对导入（在包内部）

在包内部的模块中使用相对路径导入：

# 在 my_package/module_b.py 中
from . import module_a     # 导入同级模块
from .. import sub_package # 导入上级包中的模块

3. 动态导入

使用importlib在运行时导入模块：

import importlib

# 根据字符串动态导入模块
module_name = "json"
json_module = importlib.import_module(module_name)

# 使用导入的模块
data = json_module.loads('{"key": "value"}')

• 导入顺序： 按照标准库、第三方库、本地模块的顺序分组导入
• 避免通配符导入： 明确导入所需内容，防止命名冲突
• 使用别名： 对于长模块名使用简洁别名（如pandas→pd）
• 避免循环导入： 模块A导入B，同时B导入A会导致错误
• 组织导入： 每个导入单独一行，提高可读性

1. ModuleNotFoundError错误

当Python找不到指定模块时：

• 检查模块名称拼写是否正确
• 确认模块是否已安装（对于第三方库）
• 检查PYTHONPATH环境变量是否包含模块路径

2. 导入自定义模块

导入项目目录中的模块：

# 项目结构
# my_project/
# ├── main.py
# └── utils/
#     └── helpers.py

# 在main.py中导入
from utils.helpers import my_function

掌握Python模块导入

理解模块导入机制是成为Python高手的关键一步。通过灵活使用各种导入方式，您可以构建更清晰、更易维护的代码结构。

立即开始实践这些技巧，提升您的Python编程能力！