Python中是否有等效于R语言package::function的调用方式？

Python 原生不支持不写 import 语句就直接用pandas.DataFrame()形式调用第三方库的写法，和R的::调用逻辑有本质区别：

• R 里的包名::函数名语法本身就带临时加载包的能力，只要包已经装在当前环境里，不用提前跑library()，写了就能直接用，执行的时候会自动把包加载进来。
• Python 的语法规则是固定的：所有用到的模块名必须先通过import绑定到当前作用域，解释器才能识别。如果没导入pandas就直接写pandas.DataFrame(df)，运行百分百报NameError: name 'pandas' is not defined的错。

你平常用的import pandas as pd本质是把导入的pandas模块绑到pd这个别名上，就算你不想用别名，就要写全pandas.DataFrame()，那也得在脚本开头加一行import pandas，绕不开显式导入这一步。

要是硬想实现“不在脚本开头写import也能直接写pandas.DataFrame”的效果，有两个非常不推荐的野路子：

• 改Python全局启动配置：找到当前Python环境的sitecustomize.py启动文件，在里面提前写好import pandas，把pandas注入到全局内置命名空间。这样所有Python脚本启动的时候都会自动加载pandas，不用单独写import也能直接调用。但这么做会把代码的可移植性搞的稀碎，换个没做同样配置的环境代码直接跑崩，而且不管脚本用不用pandas，启动的时候都要加载一遍，平白拖慢启动速度。
• 用内置函数动态导入：直接在调用的地方写df = __import__('pandas').DataFrame(df)，本质这行已经干了import的活，只是没把import单独写在开头，可读性比标准写法差远了，除非是要做动态加载的特殊场景，不然完全没必要用。

写Python最好还是按PEP8规范来，所有依赖的import都统一写在脚本开头，显式写清楚依赖的代码不管是自己看还是别人接手都舒服，别为了省一行导入搞花活。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nina van Bruggen