Python中import的含义 及模块导入、内存占用与导入规范相关疑问

• 执行import math后，只要调用模块内任意函数，触发的就是整个math模块的完整加载，不存在“用到哪个函数才单独加载哪个函数”的拆分逻辑。math本身是C实现的标准库，加载过程中会把模块内所有的函数、常量定义全部注册到当前进程的模块表中，哪怕你只用math.sqrt计算平方根，也不会跳过对其他函数（比如math.sin、常量math.pi）的加载流程。
• 同一个模块在单个Python进程中全局仅会被完整加载一次。哪怕你在项目的几十个不同代码文件里都写了import math，解释器第一次完成math模块的初始化之后，就会把生成的模块对象存在内存的全局缓存（即sys.modules字典）里，后续所有的导入操作都只是直接从缓存取出模块引用，不会重复执行模块的初始化逻辑。
• 认知纠偏：程序运行时加载到内存的，不是原模块的整个.py源码文本文件，而是经过解释器解析后生成的运行时内存结构——包括模块内定义的变量、函数、类对应的内存地址、可执行代码段。Python解释器不会长期占用原模块的源码文本空间，真正消耗内存的是模块运行时生成的对象本身。
• 日常开发中，根本不会因为导入几个标准库模块就触发内存不足。参考实际内存占用：整个math模块加载完成后仅占几百KB内存，哪怕零散导入几十个不重复的标准库模块，总内存占用也就几MB到十几MB，和当前普通设备动辄几GB的可用内存相比可以忽略。真正会造成内存压力的是模块运行时生成的大对象（比如把数G的文件全部读入内存、存储百万级数据的列表），和导入动作本身几乎没有关系。
• 业界建议“精准导入实际需要的函数，不使用通配符导入（如from math import *）”，和“导入模块占内存”没有本质关联。哪怕你写from math import sqrt，解释器依然会把整个math模块完整加载到内存，只是把你需要的sqrt这个名字绑定到当前代码的命名空间而已。
  不推荐通配符导入的真实原因是：
  • 会无差别把模块内所有公开的标识符全部塞进当前代码的命名空间，极易出现命名冲突（比如你自己定义了一个同名的sqrt函数，会被通配符导入的对象直接覆盖，触发难以排查的bug）
  • 后续维护代码的人很难快速追溯某个函数到底是当前文件定义的，还是从哪个模块导入的，大幅降低代码可读性
    仅在交互式环境临时调试时，通配符导入能减少敲代码的重复操作可以酌情使用，正式项目的代码中都不推荐这种写法。

补充：Python实现的第三方模块的加载逻辑和上述标准库完全一致，同样遵循全局单次加载、完整初始化的规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者User167234