Nhập mô-đun Python tại thời điểm sử dụng

Thông thường trong các thư viện Python cá nhân của riêng tôi, tôi làm một cái gì đó như thế này:

class MyClass:

    # ...

    def plot(self):
        import someGraphicsLibrary as graphicslib
        graphicslib.plot(self.data)

Lý do là việc khởi tạo someGraphicsLibrarymất một chút thời gian, tối đa vài giây cho một trong những thư viện tôi sử dụng. Tôi không cần phải vẽ sơ đồ kết quả của mình khi tôi sử dụng lớp này, vì vậy sẽ không có ý nghĩa nếu không nhập nó cho đến khi nó thực sự được sử dụng, nếu có.

Điều này có vẻ hoạt động tốt, nhưng tôi không nghĩ rằng tôi đã thấy nó trong mã của bất kỳ ai khác. Vì vậy, câu hỏi của tôi chỉ đơn giản là liệu điều này được coi là một thực hành tốt. Có bất kỳ cạm bẫy tiềm ẩn nào được mong đợi khi làm mọi thứ theo cách này?

Đây thường không phải là thực hành tốt, vì một số lý do:

1. Hầu hết thời gian, phương thức sẽ nhanh, nhưng lần đầu tiên bạn gọi nó, nó sẽ chậm. Đó là rất ít dự đoán hơn so với nhập khẩu thời gian khởi động.
2. Nếu quá trình nhập thất bại vì bất kỳ lý do nào, bạn sẽ không biết điều đó cho đến khi bạn gọi phương thức này trong thời gian chạy.
3. Thật khó để xem mô-đun nào mà mô-đun của bạn phụ thuộc vào, vì chúng không được liệt kê ở đầu tệp.
4. Nếu một mô-đun thực sự mất "một vài giây" để nhập, thì nó có thể làm quá nhiều trong logic thời gian nhập của nó. Logic thời gian nhập thường phải làm "vừa đủ" để làm cho mô-đun có thể sử dụng được và không nên đi xung quanh tạo các đối tượng toàn cầu nặng. Đôi khi các đối tượng như vậy là cần thiết, nhưng nó cần được xem xét kỹ lưỡng.

Tuy nhiên, đôi khi đây là một ý tưởng tốt, ví dụ:

1. Khi thực hiện một mảng giống như , bạn có thể cần phải sử dụng numpytrong __array__()phương thức của mình . Nhưng bạn có thể không muốn phụ thuộc vào numpychức năng khác của mô-đun của mình, vì vậy tốt hơn là chỉ nhập numpybên trong __array__()để tránh phụ thuộc thêm khi không cần thiết. Điều này không gặp phải vấn đề 1 và 2 vì numpyđã được nhập trước đó một lần (đó là điều được gọi __array__()ở vị trí đầu tiên!) Và nó không gặp phải vấn đề 3 vì numpykhông phải là sự phụ thuộc "thực sự" của mô-đun của bạn.
2. Trước PEP 553 , một điểm dừng truyền thống trông như thế này : import pdb; pdb.set_trace(). Bạn không muốn đặt import pdbở đầu mô-đun vì điểm dừng là một dòng mã tạm thời sẽ bị xóa và việc di chuyển quá xa sẽ khiến việc đó trở nên khó khăn. Điều này đã bị lỗi thời khi nội dung breakpoint()được thêm vào, vì vậy bây giờ bạn không cần nhập nội tuyến.