导入整个python模块不允许使用子模块

Question

我的问题是针对scikit-learn python模块的，但我在matplotlib上也遇到了类似的问题。

当我想使用sklearn时，如果我只是做'import sklearn‘，然后调用我需要的任何子模块，比如’sklearn.preprocessing.scale()'，我得到一个错误"AttributeError：‘模块’对象没有属性‘预处理’“

另一方面，当我执行“from sklearn import preprocessing”，然后使用“preprocessing.scale()”时，它可以正常工作。

当我使用像Numpy这样的其他模块时，只需“导入numpy”就足够了，而且它工作得很好。

因此，我想问一问，有没有人可以告诉我为何会这样，以及我是否做错了甚麽？

谢谢。

Answer 1

python包在目录内的__init__.py文件中定义。该文件确定是否包含子模块。

当您执行import sklearn操作时，python会找到文件sklearn/__init__.py并执行它来创建sklearn模块。此对象绑定到名称sklearn。解释器不会隐式导入子模块。

但是，在执行from sklearn import preprocessing时，python将像以前一样首先加载sklearn模块。然后，它将检查preprocessing是否是该模块的属性(例如，函数)，如果不是，它将查找文件sklearn/preprocessing.py并改进该模块。

碰巧numpy在其__init__.py文件中执行类似以下操作：

import .random

因此，在将numpy.random作为import numpy导入时，该模块的执行会触发numpy的导入，然后将其添加为一个属性。

这很有用，因为有时您只想使用包的一部分，而加载所有包可能需要大量的时间。例如，导入numpy确实需要半秒左右的时间。如果您只需要其功能的一个非常小的子集，那么这是浪费时间。

您可能会对阅读documentation for packages感兴趣。

Answer 2

__all__可以方便地在其__init__.py文件中导入其子模块并将其添加到Numpy中。在使用库时，你对此无能为力--它要么做，要么不做。sklearn显然不是这样。