Python使用不同的内部导入从模块导入两次函数

Question

我有一个模块lib，它需要numpy。例如，假设我有一个假设函数，它看起来像

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

现在要在一个单独的模块中使用该函数，我将把名称导入为

^{pr2}$

这是棘手的部分。。。现在我想公开另一个版本的doSomething，其中{}已经从另一个库（特别是从autograd）导入。例如，我希望能有一个函数

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

这些函数之间唯一的区别在于numpy是从何处导入的。特别是，我希望在同一代码中使用doSomething的两个版本，也就是说，我希望以某种方式导入doSomething两次。。。一次使用默认的numpy，一次使用来自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择，但没有一个是令人满意的。在

1. 我将制作一个代码库的副本，其中一个使用默认的numpy，另一个使用numpyfrom{}。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，只是有不同的导入。

2. 我可以输入一个有条件的导入：

   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。。。如果他们有签名，那么他们必须使用这个版本。

3. 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
   

   这有一个缺点，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个代码中使用两个版本。

对于这个用例有更好的选择吗？在

感兴趣者的背景：

Autograd有自己的一组函数，这些函数模仿numpy，可以使用自动微分（与tensorflow一样）轻松计算导数，而不需要昂贵的数值微分。在

然而，他们的numpy实现并不是最优化的版本（AFAIK）。因此，当用户需要函数的jacobian时，允许用户使用带有autograd导入的版本，而在不需要时使用默认的、高度优化的numpy包是非常有利的

Answer 1

由于python中的所有内容都是一个对象，包括模块，因此可以执行以下操作：

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

然后您可以在不设置numpy的情况下调用该函数，然后它将使用默认的numpy。如果你想用另一个纽比，就这样称呼它：

^{pr2}$