Python模块函数应用详解

模块导入方法

1. 基本导入方法

import 模块名

• 调用方式：模块名.函数名()
• 特点：需要显式指定模块名前缀，避免命名冲突

2. 别名导入方法

import 模块名 as 别名

• 常见约定俗成的别名：
  • import numpy as np
  • import pandas as pd
  • import matplotlib.pyplot as plt
• 优点：简化代码，保持可读性

3. 选择性导入方法

from 模块名 import 函数名

• 调用方式：直接使用函数名
• 特点：无需模块前缀，但可能引起命名冲突
• 变体：from 模块名 import *（不推荐，容易污染命名空间）

Python性能分析

Python执行速度较慢的原因

1. 解释型语言特性

   • 代码在运行时逐行解释执行
   • 不像C/Java有编译优化阶段

2. 全局解释器锁(GIL)

   • 限制多线程并行执行
   • 同一时间只有一个线程执行Python字节码
   • 影响CPU密集型任务性能

3. 动态语言特性

   • 变量类型在运行时确定
   • 方法解析在运行时进行
   • 灵活性牺牲了执行效率

性能优化建议

1. 使用内置函数和库（通常用C实现）
2. 避免不必要的循环，使用列表推导式
3. 对于性能关键部分考虑：
   • 使用Cython或Numba加速
   • 将热点代码用C/C++实现
   • 利用多进程而非多线程绕过GIL限制

实际应用示例

基本导入示例

import math
print(math.sqrt(16))  # 输出: 4.0

别名导入示例

import datetime as dt
today = dt.date.today()
print(today)

选择性导入示例

from random import randint
print(randint(1, 10))  # 生成1-10的随机整数

模块使用最佳实践

1. 优先使用标准库模块
2. 第三方模块应明确记录在requirements.txt中
3. 大型项目推荐使用第一种或第二种导入方式
4. 小型脚本或明确知道不会命名冲突时可用第三种方式
5. 避免使用from module import *，除非明确知道所有导入内容