Python中import、reload与__import__的区别详解

清欢
清欢
发布时间:2026-10-13| 3人浏览过
原创

本文详解Python中import、reload和__import__三个模块导入机制的区别。import用于常规导入,不重复加载;reload用于强制重新加载已导入模块,常用于模块文件修改后或sys模块编码处理等特殊场景;__import__是底层导入函数,接收字符串参数,支持动态模块加载。通过实例对比,帮助开发者理解不同场景下的最佳实践。

import

该语句的主要功能是导入或引入一个Python标准模块,这包括.py文件以及包含__init__.py文件的目录(即自定义模块)。

import module_name[,module1,...] 
from module import *|child[,child1,...] 

需要注意的是,多次重复使用import语句时,并不会重新加载被指定的模块,而仅仅是将该模块的内存地址引用到本地变量环境中。

具体实例如下:

pythontab.py

#!/usr/bin/env python  
#encoding: utf-8 
import os 
print 'in pythontab',id(os)

test.py

#!/usr/bin/env python  
#encoding: utf-8 
import pythontab  #第一次会打印pythontab里面的语句 
import os #再次导入os后,其内存地址和pythontab里面的是一样的,因此这里只是对os的本地引用 
print 'in c',id(os) 
import pythontab #第二次不会打印pythontab里面的语句,因为没有重新加载

reload

该函数的作用是对已经加载的模块进行重新加载,通常用于原模块发生变化的特殊情况。在使用reload之前,该模块必须已经通过import语句导入过。

import os
reload(os)

相关说明:

reload会重新加载已加载的模块,但之前已经创建的实例仍会使用旧的模块,而新生产的实例会使用新的模块;reload后模块的内存地址保持不变;此外,reload不支持对from...import...格式的模块进行重新加载。

具体实例如下:

pythontab.py

#!/usr/bin/env python  
#encoding: utf-8 
import os 
print 'in pythontab',id(os)

test.py

#!/usr/bin/env python  
#encoding: utf-8 
import pythontab  #第一次import会打印pythontab里面的语句 
print id(pythontab) #原来pythontab的内存地址 
reload(pythontab) #第二次reload还会打印pythontab里面的语句,因为有重新加载 
print id(pythontab) #reload后pythontab的内存地址,和原来一样

扩展内容:

上文提到,reload函数仅在特殊情况下使用;除了原模块文件有修改外,还有哪些情况需要使用reload函数呢?这里举一个例子。

#!/usr/bin/env python  
#encoding: utf-8 
import sys  #引用sys模块进来,并不是进行sys的第一次加载 
reload(sys) #重新加载sys 
sys.setdefaultencoding('utf8') ##调用setdefaultencoding函数

上述代码是正确的,再测试下面的代码

#!/usr/bin/env python  
#encoding: utf-8 
import sys   
sys.setdefaultencoding('utf8')

上述测试会失败,那么为什么要在调用setdefaultencoding时必须要先reload一次sys模块呢?因为这里的import语句其实并不是sys的第一次导入语句,也就是说这里其实可能是第二、三次进行sys模块的import,这里只是一个对sys的引用,只能reload才能进行重新加载;那么为什么要重新加载,而直接引用过来则不能调用该函数呢?因为setdefaultencoding函数在被系统调用后被删除了,所以通过import引用进来时其实已经没有了,所以必须reload一次sys模块,这样setdefaultencoding才会为可用,才能在代码里修改解释器当前的字符编码。试试下面的代码,同样会报错:

#!/usr/bin/env python  
#encoding: utf-8 
import sys  
reload(sys)  
sys.setdefaultencoding('utf8')  
del sys.setdefaultencoding  ##删除原来的setdefaultencoding函数   
sys.setdefaultencoding('gb2312')

那么到底是谁在之前就导入sys并且调用了setdefaultencoding函数呢?答案就在python安装目录的Lib文件夹下,有一个叫site.py的文件【python2.6】,在里面可以找到main() --> setencoding()-->sys.setdefaultencoding(encoding),因为这个site.py每次启动python解释器时会自动加载,所以main函数每次都会被执行,setdefaultencoding函数一出来就已经被删除了。

__import__

该函数的作用:

与import语句具有同样的功能,但__import__是一个函数,并且只接收字符串作为参数,所以它的作用就可想而知了。其实import语句就是调用这个函数进行导入工作的,import sys <==>sys = __import__('sys')

使用方法:

__import__(module_name[, globals[, locals[, fromlist]]]) #可选参数默认为globals(),locals(),[]
__import__('os')  
__import__('os',globals(),locals(),['path','pip']) #等价于from os import path, pip

相关说明:

通常在动态加载时可以使用到这个函数,比如你希望加载某个文件夹下的所用模块,但是其下的模块名称又会经常变化时,就可以使用这个函数动态加载所有模块了,最常见的场景就是插件功能的支持。

扩展内容:

既然可以通过字符串来动态导入模块,那么是否可以通过字符串动态重新加载模块吗?试试reload('os')直接报错,是不是没有其他方式呢?虽然不能直接reload但是可以先unimport一个模块,然后再__import__来重新加载模块。现在看看unimport操作如何实现,在Python解释里可以通过globals(),locals(),vars(),dir()等函数查看到当前环境下加载的模块及其位置,但是这些都只能看不能删除,所以无法unimport;不过除此之外还有一个地方是专门存放模块的,这就是sys.modules,通过sys.modules可以查看所有的已加载并且成功的模块,而且比globals要多,说明默认会加载一些额外的模块,接下来就是unimport了。

#!/usr/bin/env python  
#encoding: utf-8 
import sys 
__import__('a')   #第一次导入会打印消息 
del sys.modules['a']  #unimport 
__import__('a')  #再次导入还是会打印消息,因为已经unimport一次了 
__import__('a')  #这次就不会打印消息了

总结

以上所述是小编给大家介绍的python中import reload __import__的区别详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对本站网站的支持!

相关标签:

免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。

Python 相关产品和应用

全部下载
Selenium

Selenium

4.51.0 · Windows

用于浏览器自动化和 Web 测试的 Python 工具。

scikit-learn

scikit-learn

1.9.1 · Windows

常用 Python 机器学习算法与模型评估工具库。

Black

Black

26.10.1 · Windows

强调一致性的 Python 自动代码格式化工具。

Ruff

Ruff

0.17.1 · macOS

由 Rust 编写的高速 Python 代码检查和格式化工具。

pytest

pytest

9.1.1 · Windows

简洁而强大的 Python 自动化测试框架。

FastAPI

FastAPI

0.146.0 · Windows

高性能 Python API 框架,支持类型提示和自动接口文档。

Flask

Flask

3.1.3 · Windows

轻量灵活的 Python Web 应用框架。

Django

Django

6.1.2 · Windows

成熟的 Python Web 框架,适合构建内容站点和业务系统。

Spyder

Spyder

6.1.7 · Windows

面向科学计算与数据分析的 Python 集成开发环境。

SciPy

SciPy

1.18.1 · Windows

面向科学、工程和技术计算的 Python 算法库。