Python跨文件实例化、跨文件调用及导入库示例代码

目录

• 1. 核心对比表格（完整汇总）
• 1.1 自定义模块跨文件调用汇总表
• 1.2 第三方库使用汇总表
• 1.3 导入方式选择决策表
• 2. 基础示例（快速上手）
• 2.1 文件结构
• 2.2 a.py（被导入文件）
• 2.3 b.py（调用文件）
• 2.3.1 方式一：选择性导入
• 2.3.2 方式二：模块导入
• 3. 第三方库使用示例
• 3.1 HTTP 请求库
• 3.2 日志库
• 4. 常见问题快速解决
• 4.1 循环导入
• 4.2 命名冲突
• 4.3 可选依赖
• 5. 最佳实践总结
• 6. 快速参考
• 6.1 导入语法速查
• 6.2 适用场景速查
• 总结 

code review!

1. 核心对比表格（完整汇总）

1.1 自定义模块跨文件调用汇总表

1.2 第三方库使用汇总表

1.3 导入方式选择决策表

2. 基础示例（快速上手）

2.1 文件结构

a.py
b.py

2.2 a.py（被导入文件）

x = 10

def bar():
    print("bar")

class Foo:
    def hello(self):
        print("hello")

foo = Foo()

2.3 b.py（调用文件）

2.3.1 方式一：选择性导入

from a import Foo, bar, x, fojavascripto

f = Foo()
bar()
print(x)
foo.hello()

2.3.2 方式二：模块导入

import a

f = a.Foo()
a.bar()
print(a.x)
a.foo.hello()

3. 第三方库使用示例

3.1 HTTP 请求库

# config.py
import requests
session = requests.Session()

# maipythonn.py
from config import session
response = session.get("https://api.example.com")

3.2 日志库

# logger.py
import logging
logger = logging.getLogger("app")

# main.py
from logger import logger
logger.info("Applpythonication started")

4. 常见问题快速解决

4.1 循环导入

# 解决方案：函数内导入
def get_processor():
    from file_b import DataProcessor  # 延迟导入
    return DataProcessor()

4.2 命名冲突

# 解决方案：使用别名
from module_a import Logger as LoggerA
from module_b import Logger as LoggerB

4.3 可选依赖

# 解决方案：条件导入
try:
    import pandas as pd
    HAS_PANDAS = True
except ImportError:
    HAS_PANDAS = False

def process_data(data):
    if HAS_PANDAS:
        return pd.DataFrame(data)
    else:
        return data  # 降级处理

5. 最佳实践总结

6. 快速参考

6.1 导入语法速js查

import module                    # 导入模块
from module import obj          # 导入对象
from module import obj as alias # 导入并重命名
from package.module import obj  # 包中模块导入
from . import module           # 相对导入（包内）
from ..parent import module    # 上级包导入

6.2 适用场景速查

• 小脚本：from module import needed_items
• 大项目：import module + 包结构
• 库开发：使用 __init__.py 控制公开接口
• 可选功能：条件导入 + 异常处理

总结 

到此这篇关于python跨文件实例化、跨文件调用及导入库的文章就介绍到这了,更多相关Python跨文件实例化调用及导入库内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！