如何理解“from xxx import *这种写法会给你带来无穷无尽的噩梦？”?
让我们深入剖析一下，为什么 `from xxx import ` 会带来如此负面的影响：
1. 命名空间污染与冲突 (Namespace Pollution and Conflicts)
这是最核心也最普遍的问题。
什么是命名空间？ 在 Python 中，每个变量、函数、类都属于一个特定的命名空间。你可以把它想象成一个容器，里面装着名字和它们对应的对象。模块（如 `.py` 文件）本身就是一个独立的命名空间。
`import xxx` 的行为： 当你使用 `import xxx` 时，你将 `xxx` 模块的整个命名空间引入了当前作用域，但你需要通过 `xxx.函数名` 或 `xxx.变量名` 来访问其中的内容。这种方式清晰地表明了某个对象来自哪个模块。
`from xxx import ` 的行为： 当你使用 `from xxx import ` 时，Python 会将 `xxx` 模块中 所有 公共（非以 `_` 开头）的名称直接导入到你当前的命名空间中。这意味着，你可以在当前作用域内直接使用 `函数名` 或 `变量名`，而不需要模块前缀。
噩梦场景：
想象一下，你正在开发一个大型项目，项目中有很多模块。你可能在不同的模块中定义了同名的函数或变量，例如：
模块 A (`module_a.py`):
```python
def process_data(data):
print("Processing data in Module A")
return data 2
```
模块 B (`module_b.py`):
```python
def process_data(data):
print("Processing data in Module B")
return data + 10
```
现在，你在另一个文件 `main.py` 中写道：
```python
Scenario 1: Explicit Import (Good)
import module_a
import module_b
print(module_a.process_data(5)) Output: Processing data in Module A 10
print(module_b.process_data(5)) Output: Processing data in Module B 15
Scenario 2: Using from ... import (Problematic)
from module_a import
from module_b import This will overwrite module_a's process_data
print(process_data(5)) Which process_data will be called?
```
在 Scenario 2 中，当 `from module_b import ` 执行时，`module_b` 中的 `process_data` 函数会 覆盖 已经从 `module_a` 导入的同名函数。最终，当你调用 `process_data(5)` 时，执行的是 `module_b` 的函数，而不是 `module_a` 的。
噩梦的根源：
不可预知性： 你不知道有多少名称被导入到当前命名空间。
难以追踪来源： 当你看到一个函数名时，你无法直接知道它来自哪个模块，尤其是在项目规模变大、模块增多的情况下。
隐藏的覆盖： 后导入的同名对象会静默地覆盖先导入的对象，导致难以发现的错误。
2. 代码可读性差与维护困难 (Poor Readability and Maintenance)
正如上面所说，`from xxx import ` 严重破坏了代码的可读性。
难以理解代码意图： 阅读代码的人需要花费更多精力去追溯每一个函数的来源。当一个文件中充斥着大量 `from xxx import ` 时，代码看起来就像是从各种地方“粘贴”过来的，缺乏清晰的结构和逻辑。
重构的噩梦： 如果你需要修改一个模块中的函数名，或者删除一个不再使用的函数，使用 `from xxx import ` 的代码会让你难以判断哪些地方会受到影响。你可能需要grep（搜索）整个项目，而且即使这样，也可能因为命名冲突而遗漏问题。
协作的挑战： 在团队协作中，这种导入方式会使代码变得更加难以理解和维护，增加了沟通成本和出错的可能性。
3. 导入未使用的代码，增加不必要的依赖 (Importing Unused Code and Unnecessary Dependencies)
`from xxx import ` 会导入模块中的 所有 公共名称。即使你只需要其中一个或两个函数，其余的名称也会被导入。
噩梦场景：
假设一个模块 `utils.py` 包含了很多工具函数：
```python
utils.py
def func_a(): pass
def func_b(): pass
def func_c(): pass
def func_d(): pass
... 还有很多其他函数
```
而你在 `main.py` 中只需要 `func_a`：
```python
from utils import Imports ALL functions, even though only func_a is used
func_a()
```
这样做的后果是：
增加内存占用和加载时间： Python 需要加载并解析 `utils.py` 中的所有内容，即使你只使用其中一小部分。对于大型模块，这会成为一个性能瓶颈。
可能引入不必要的 side effects： 有些函数在导入时可能执行某些操作（尽管这是不推荐的实践），或者它们可能依赖于其他尚未被理解的全局变量或状态。`from xxx import ` 会无差别地执行这些操作。
代码审查的负担： 代码审查者需要检查导入的名称是否都得到了使用，这增加了审查的工作量。
4. 误导和混淆 (Misdirection and Confusion)
`from xxx import ` 的写法会让你认为某个函数或变量是“本地”定义的，因为它没有模块前缀。这会误导你对代码的理解，尤其是在代码量大、逻辑复杂的时候。
噩梦场景：
你看到一个函数调用 `calculate_total(price, tax)`。在没有 `from xxx import ` 的情况下，如果 `calculate_total` 是一个公共函数，你会写 `from my_calculator import calculate_total` 或者 `import my_calculator` 然后调用 `my_calculator.calculate_total()`。这会让你知道 `calculate_total` 的来源。
但如果使用 `from my_calculator import `，那么 `calculate_total` 就和你在当前文件中直接定义的函数一样，你可能会错误地以为它是一个简单的辅助函数，而忽略了它可能包含复杂的逻辑、依赖于特定模块的全局状态，或者在其他地方有同名函数被覆盖。
总结一下“无穷无尽的噩梦”是如何形成的：
1. 起始的混乱： 你引入了一个不透明的黑盒子，不知道里面有什么。
2. 隐藏的冲突： 随着项目发展，同名函数/变量被引入并默默覆盖，导致难以追踪的逻辑错误。
3. 维护的痛苦： 改动一点点代码都可能牵一发而动全身，调试过程如同大海捞针。
4. 性能的负担： 不必要的导入拖慢了程序的加载速度和执行效率。
5. 协作的障碍： 其他开发者难以理解你的代码，提高了项目整体的维护成本。
正确的导入方式推荐：
为了避免这些噩梦，Python 社区普遍推崇以下更清晰、更安全的导入方式：
显式导入特定名称：
```python
from module_a import func_a, ClassB
```
这明确地告诉你 `func_a` 和 `ClassB` 来自 `module_a`。
使用模块别名：
```python
import module_a as ma
```
然后使用 `ma.func_a()` 来访问。这在模块名过长或为了避免命名冲突时非常有用。
导入整个模块：
```python
import module_a
```
然后使用 `module_a.func_a()` 来访问。这是最安全和最清晰的方式，尤其是在大型项目或可能存在命名冲突的情况下。
例外情况 (谨慎使用)：
在极少数情况下，例如在交互式环境中进行探索性编程，或者导入一些非常小的、功能单一且不会与其他命名冲突的模块时，`from xxx import ` 可能会带来便利。但即使在这种情况下，也建议在完成探索后，将 `` 改为显式导入。
总而言之，“`from xxx import ` 这种写法会给你带来无穷无尽的噩梦”这句话是对一种不良编程习惯的强烈警告，它揭示了这种导入方式在可读性、可维护性、可预测性和性能方面的严重缺陷，这些缺陷在项目规模扩大、复杂度增加时会被无限放大。
网友意见
你写了一个程序：
from some_module import * print("Hello World!") 怎么运行都没有打印结果，然后打开some_module.py一看
def print(*args): exit(1) 你气不气？
这就算善良的，它要给你写个os.remove() 之类的，你不更气？
当然了这是个很极端的情况，真的有恶意代码也不是不用from X import *就能解决的。这种写法的核心问题就是命名空间的冲突，因为你根本不知道你import进来了啥。
写程序这个事情，几乎在任何情况下，白名单都优于黑名单。白名单是可控的，黑名单是总会有漏网之鱼的。当你去拿车库拿工具的时候，需要锤子就拿锤子，需要锯子就拿锯子，不要把那个巨大的工具箱直接拿来，因为里面可能藏着爸爸拿来挖矿的炸药，见点火星子你就上天了。
在使用库的时候，基本上没有人对这个库是100%熟悉的，那你就只引入你想用的东西，显式地引入，这样可以在完全不了解这个库的情况下发现命名冲突的问题。如果你做了import *，那很可能会有大量的你并不熟悉甚至完全不知道的内容被引入，然后发生冲突，产生非常诡异的bug，严重浪费你的时间。
我不同意只要语言允许的，就应该去使用；就像我不同意家里存在的东西，小孩子就能玩一样。在使用任何一门语言的时候，都应该尽量选择这个语言允许范围内的效率更高、错误率更低的写法，这才是一个合格的程序员。
谢邀。
from xxx import * 的后果
大家都讲得很明白了，from xxx import * 这种方法可能造成命名冲突。
例如A是卖数码产品的，B是卖水果的。A和B服务于同一个老板。他们都各有一个行李箱，现在他们都在老板面前，给老板供货。现在有两种情况：
- 在箱子里看一件件，要什么才拿出来（from B import apple）
- 为了方便，全部倒出来(from A import *, from B import * )
现在A和B箱子里都有一个iPhone包装盒（假设是同一款iphone）
A的iPhone盒子里面，装了个手机
B的iPhone盒子里，装了个红富士苹果（别问B为啥这么做，问就是创意）
如果A和B的行李箱物品都倒出来了（from A import * , from B import *），你能分辨出哪个盒子装的是手机，哪个盒子装的是红富士吗？
from A import * from B import * use(apple) 但如果需要时再拿出来，我们就可以清楚知道，要红富士，直接去B的行李箱拿（from B import apple）
from B import apple use(apple) 如果包装盒不打开，仅凭盒子外观，就很难分辨哪个apple是iphone，哪个apple是苹果。
为啥「无论什么情况下」都不应该
我顺便来告诉大家为啥是「无论什么情况下」都不应该用这种方法。因为破窗效应。
以一幢有少许破窗的建筑为例，如果那些窗不被修理好，可能将会有破坏者破坏更多的窗户。最终他们甚至会闯入建筑内，如果发现无人居住，也许就在那里定居或者纵火。一面墙，如果出现一些涂鸦没有被清洗掉，很快的，墙上就布满了乱七八糟、不堪入目的东西
此理论认为环境中的不良现象如果被放任存在，会诱使人们仿效，甚至变本加厉。对于小工程还好，对于大的软件工程，如果你没有良好的代码规范，那么失控是非常容易的事。这也是为啥很多人抱怨在大公司做事没啥自由度，但事情做起来成功率要高。
你也许很清楚你的模块里面都有什么函数，你大胆使用from your_own_module import *，但你的代码不仅仅属于你，你的代码属于整个团队。当团队其他成员看到你这么写，那他很容易跟着模仿，毕竟项目代码风格这个东西，不就是团队之间互相配合出来的吗？你总不能写完这个代码后，告诉大家「虽然我用了import *，但这是我的特权，你们不能学我」吧？
所以，倒不如直接一刀切，制定好代码规范。让人自律很难，但让人遵守规则，则容易得多
可以抽象一点看代码
import numpy 可以理解为在第一层创建了一个文件夹，
main.py def function1() def function2() numpy |- numpy.random() |- numpy.exp() 函数放在了第二层文件夹里，
所以调用时要用完整的函数名定向的指向。
numpy.random() 如果
from numpy import * 就会成为
main.py def function1() def function2() np.random() np.exp() 当你自定义的函数或者几个库的函数重名，
就会把先前的函数覆盖掉，
特别当大型工程时，调用的库复杂繁多，灾难性的后果......
引申的操作就是：
当你的工程文件长这样
- project |- file1 |- test1.py |- file2 |- test2.py 想在 test1.py 用 test2.py 里面的东西
可以用
import sys sys.path.append('..') from file2 import test2.py 就像先访问本文件上层的文件夹，再 import 同层的文件.
所以一般最好就写成
import numpy as np import torch from torchvision import datasets, transforms 这三种写法比较易读，而且记不住调用情况的时候可以随时搜索找到 import 的地方。
这个问题本质很简单：因为给孩子起名怕重名，写程序同样也怕重名。
几乎所有的现代编程语言都采用这种方法避免重名：用完整的“包名称 + 标识符”的方式写清楚变量名或者函数名。
比如 random.randint(1,9) 再比如 math.cos(0)
这就类似于叫王强的人很多，但可以通过 志强小学.三年级二班.王强 的方式来命名，避免了重名的情况。
而在我们编写简单小程序的时候，不愿意写很长的函数名称，可以用简便写法：
from random import *
这样做的好处是用random库的函数非常方便，直接写randint就行，很省事。坏处是如果程序大了，几乎一定会发生重名的问题。
而且对于Python这种动态语言来说，重名会导致变量直接被覆盖，简直就是灾难：
def randint(): print("这是一个随机函数") from random import * randint() # 运行结果：TypeError: randint() missing 2 required positional arguments: 'a' and 'b' # 原因：import * 的时候直接把前面定义的randint覆盖掉了
所以结论是：
对于足够小的练习、测试程序，想怎么写怎么写。
一旦略微有一点规模的程序，就尽可能不要用from xxxx import * 的写法，一不小心就会发生变量重名的问题。只为省了几个字，惹出一大堆麻烦。
其实其它语言也是一样，比如C++的：using namespace xxx; 也会造成类似的问题。
————————回应评论补充——————————
方便性和安全性兼顾的写法，是这样：
from random import randint from time import sleep, clock 这样写既能方便的使用randint和sleep函数，不用加前缀；又能把潜在冲突放在一个极小的范围内。比用 星号* 好很多，很多大型项目都采用这种写法。
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