Python跨目录导入文件的两种常用方法分别存在哪些潜在风险？

方法1风险 #

• 代码本身存在写法错误：sys.path 存储的是Python搜索模块的目录路径，你传入的是 ../model1/model1_main.py 这个文件路径，完全无法被识别，运行大概率直接报 ImportError。
• 即使你修正为传入目录路径，把路径插入 sys.path 0号位的操作会篡改模块搜索优先级，如果项目内存在重名的模块文件，会优先导入你插入路径下的模块，和预期导入逻辑不符，出现隐蔽的命名冲突问题。
• 相对路径依赖执行时的工作目录：如果不是在main目录下执行main.py，而是在上层目录执行类似 python main/main.py 的命令，../model1/ 相对路径会解析错误，直接找不到目标文件，可移植性极差。
• 容易破坏目标模块的内部导入逻辑：如果 model1_main.py 内部还导入了model1目录下的其他文件，修改 sys.path 之后可能会导致model1内部的相对导入/绝对导入全部报错。

方法2风险 #

• API兼容性问题：load_module 方法在Python 3.6及以上版本已经被官方废弃，运行时会直接抛出 DeprecationWarning，后续Python版本一旦移除该API，代码会直接无法运行。
• 同样存在相对路径依赖问题：和方法1一致，工作目录变化会导致路径解析失败，无法找到目标文件。
• 模块重复加载问题：手动通过 SourceFileLoader 加载的模块默认不会加入标准模块缓存 sys.modules，如果多处重复加载同一个文件，会导致模块被多次初始化，内部的全局变量、单例实例都会出现多份，引发难以排查的逻辑错误。
• 模块元信息异常：手动加载时模块的__file__、__package__等元属性都是人工指定的，如果 model1_main.py 内部依赖这些属性做路径拼接、包识别等操作，会直接报错或者得到错误结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者e.iluf