Python 使用不同的内部导入从模块导入函数两次

Question

我有一个模块 lib 需要 numpy。因此，例如，假设我有一个看起来像

的假设函数

import numpy
def doSomething(x):
    return numpy.sqrt(x)

现在要在单独的模块中使用该函数，我会将名称导入为

from lib import doSomething
...

这是棘手的部分...现在我想公开 doSomething 的另一个版本，其中 numpy 是从另一个库（特别是 autograd）导入的.所以，例如，我希望能够有一个函数

from autograd import numpy
def doSomething(x):
    return numpy.sqrt(x)

这些函数之间的唯一区别是 numpy 从哪里导入。特别是，我想在同一代码中使用 doSomething 的两个版本，也就是说，我想以某种方式导入 doSomething 两次...一次使用默认 numpy，还有一次来自 autograd 的 numpy。像这样：

useAutograd = False
from lib(useAutograd) import doSomething
useAutograd = True
from lib(useAutograd) import doSomething as doSomethingAutograd

我知道这里有几个选项，但 none 令人满意。

我会复制一份代码库，一份使用默认的 numpy，一份使用 autograd 中的 numpy。这很糟糕，因为它需要我维护两个代码库，它们是彼此的副本，只有不同的导入。
我可以放入条件导入：
```
try:
    from autograd import numpy
except ImportError:
    import numpy
```
这很糟糕，因为用户无法控制导入的版本...如果他们有 autograd，那么他们必须使用该版本。
我可以定义一个环境变量来控制导入
```
import os
if os.environ.get('AUTOGRADNUMPY'):
    try:
        from autograd import numpy
    except ImportError:
        import numpy
else:
    import numpy
```
缺点是虽然用户可以控制导入，但他们只能选择一个版本（据我所知）。所以他们不能在同一代码中使用这两个版本。

这个用例是否有更好的替代方案？

感兴趣者的背景：

Autograd 有自己的一组函数，模仿 numpy 并允许使用自动微分（与 tensorflow 相同）轻松计算导数，而不需要昂贵的数值微分。

但是，他们的 numpy 实现不是最优化的版本 (AFAIK)。因此，允许用户在需要函数的 jacobian 时使用带有 autograd 导入的版本，并在不需要时使用默认的、高度优化的 numpy 包是有利的。

Answer 1

您无需执行任何操作即可实现此目的。

如果你这样做

from lib import doSomething
from lib_with_autograd import doSomething as doSomethingAutograd

这些函数中的每一个都使用在其特定模块中导入的 numpy。所以 doSomethingAutograd 使用 lib_with_autograd 中导入的那个，doSomething 使用 lib

中导入的那个

Answer 2

如果您希望避免重复您的代码库，请将您的界面改为 class。例如：

class using_numpy:
    import numpy

    @classmethod
    def do_something(cls, x):
        return cls.numpy.sqrt(x)

class using_autograd(using_numpy):
    from autograd import numpy

现在 using_numpy.do_something 将使用 numpy，而 using_autograd.do_something 将使用 autograd.numpy。

或者，如果您对 classmethod 感到不舒服，您可以将接口实例化为 class，例如：

class interface:
    def __init__(self, mdl):
        self.mdl = mdl

    def do_something(self, x):
        return self.mdl.sqrt(x)

import numpy
import autograd

with_numpy = interface(numpy)
with_autograd = interface(autograd.numpy)

Answer 3

由于 python 中的所有内容都是一个对象，包括模块，您可以这样做：

def doSomething(x, numpy=None):
    if numpy is None:
        import numpy
    return numpy.sqrt(x)

然后你可以不设置numpy调用函数，那么它会使用默认的numpy。如果你想使用另一个 numpy，就这样调用它：

from autograd import numpy as autograd_numpy
doSomething(x, numpy=autograd_numpy)

Python 使用不同的内部导入从模块导入函数两次

Python import functions from module twice with different internal imports

python

python-import