使用由另一个包导入的包是非Python的，还是直接导入？

例如，我想使用

numpy

的

isnan

函数。我已经加载了熊猫库：

import pandas as pd

pd.np.isnan(1) #=> False

这是可行的，但有什么缺点吗？还是我应该写

import pandas as pd
import numpy as np

np.isnan(1) #=> False

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什么是好的做法？

您应该使用第二种方法，至少有四个原因：

正如@abarnert在评论中所说，它遵循PEP 0008中所述的Python代码的官方指南。政治公众人物特别指出：

所有未记录的接口都应假定为内部接口

以及：

导入的名称应始终视为实现细节。 其他模块不得依赖于对此类导入名称的间接访问 除非它们是包含这些文件的文件中明确记录的一部分 模块的API，例如

os.path

或包的

\uuuu init\uuu

模块 公开子模块的功能

由于NumPy是熊猫图书馆的一个未经记录的方面（无论是在

帮助（pd）

中还是在官方网站上都没有提及），因此不应将其视为熊猫图书馆的官方部分

第二种方法明确表示我们直接在代码中使用NumPy库。然而，第一种方法是通过熊猫图书馆“插入”

代码分析工具将无法看到您的代码正在直接使用NumPy。这可能会生成有关代码的错误数据（例如它具有哪些依赖项）

Pandas包含NumPy的事实只不过是一个实现细节。也就是说，如果熊猫的制造者改变了他们的内部代码，以任何方式改变了这个细节，那么你所有的Numpy代码都可能在不应该的时候突然中断。Numpy和熊猫是两个独立的东西，应该这样对待

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我认为这确实有一个基于事实的答案，包含在中，应该重新打开。简言之：

np

没有记录在

help（pd）

或Pandas的基于web的帮助中，并且“所有未记录的接口都应该假定为内部接口。”Pandas没有一个排除

np

或

import numpy as

的

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

的

，这一事实不太理想（虽然没有达到我称之为bug的程度），但这并不意味着没有文档化的意外暴露的名称是公共界面的一部分，重新导入
numpy
，对性能没有影响，因为Python缓存导入。@EthanFurman：我怀疑他是否担心性能影响。任何导入速度最慢的程序都不太可能首先需要对性能进行优化，当然是第二个。如果需要
numpy
，请导入并使用。不管其他软件包是否在使用它，这都不是你可以依赖的。他们的内部API可能会发生任何变化，您的代码也会崩溃；我敢肯定，有一些Pandas方法被记录为显式返回和/或获取NumPy数组，而Pandas是基于NumPy构建的，这一事实我想几乎每个人都会这么想。（然而，这并不意味着熊猫必须将
numpy
导出为
np
，当然，这又回到了前两个答案。）我只是将这一点从我的评论转移到了我的答案中。我不经常使用熊猫，所以我只知道它的基本知识。我会把措辞改得不那么严格。