使用 pyflyby 自动管理导入包

在编写 Python 代码时，尤其是在构建复杂的项目时，你是否遇到过这些问题：

• 忘记 import 某个包了；

• import 了很多包，但不知道哪些是可以删掉的？

在 Python 开发过程中，我们经常需要导入一些第三方包或自定义的模块。但是，手动导入这些包和模块有时候会变得非常繁琐和冗长。由 D. E. Shaw group 贡献的开源工具 pyflyby 可以自动为我们管理这些导入，帮助我们轻松解决这些问题！

安装 pyflyby

Bash

pip install pyflyby

如果你还没有安装过 ipython，那么也需要安装它：

Bash

pip install ipython

在 IPython/Jupyter Notebook 中使用

如果只是对单个文件使用，可以在一个单元格中运行：

Text Only

%load_ext pyflyby

如果想要对今后所有文件使用，可以在终端中输入下面的命令进行配置：

Bash

py pyflyby.install_in_ipython_config_file

Autoimporter + IPython

下面的代码依赖于 numpy、matplotlib 和 scipy，我们在没有导入任何依赖的情况下运行它：

Python

plot(scipy.stats.norm.pdf(linspace(-5, 5), 0, 1))

pyflyby 自动为我们检查出了需要导入的包，并帮我们导入，然后成功运行了代码。

我们可以将红框中的代码复制到单元格中（记得把 [PYFLYBY] 删去），就可以补充导入包的依赖了。

如果你使用 JupyterLab，还可以配合 jupyterlab-pyflyby 自动在第一个单元格插入应该补全的代码。由于我不使用 JupyterLab，因此我没有进行测试。下面的动图展示了使用效果：

tidy-imports

对于 .py 脚本，可以使用命令行：

Bash

tidy-imports test.py

pyflyby 会在命令行中显示应该补充的导入语句，并且可以通过输入 y 或 N 来选择是否对源代码进行修改。如果选择 y，则 pyflyby 会自动为我们在源代码中补充导入语句。

pyflyby 并不能完全准确识别应该导入的包

某些导入的包并不常见，可能并不能被正确识别，因此需要再手动导入。这种情况应该是出现在一些小众、不常用的包上。对于常用的 pd、np 等数据分析包，应该都是支持的。毕竟 D. E. Shaw 也是顶尖量化对冲基金，想必也经常使用数据分析和科学计算工具。

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