用户应该通过 pip 安装我们的 python 包，或者它可以从 github 存储库中克隆并从源代码安装。出于多种原因，用户不应从源代码树目录中运行 import Foo，例如缺少 C 扩展(numpy 有同样的问题:read here)。因此，我们想检查用户是否正在从源代码树中运行 import Foo，但是如何在支持 Python 3 和 2 的情况下干净、高效、稳健地执行此操作？
编辑:请注意，此处的源代码树也被定义为下载代码的位置(例如，通过 git 或从源存档)，它与安装代码的安装目录形成对比。
我们考虑了以下几点:
setup.py 或其他文件，如 PKG-INFO，它们应该只出现在源代码中。这不是那么优雅，检查文件是否存在也不是很便宜，因为每次有人 import Foo 时都会进行此检查。此外，也没有什么可以阻止某人将 setup.py 放在他们的 lib/python3.X/site-packages/ 目录或类似目录中的源代码树之外。setup.py 的内容以获得包名，但它也增加了开销并且解析起来不是那么干净。Foo/__init__.py 以注意我们现在位于源代码树之外。最佳答案
由于您在评论中提到了 numpy 并且想像他们那样做但又不完全理解它，所以我想我会分解它并看看您是否可以实现类似的过程。
您正在寻找的错误开始here这是您在评论和答案中链接到的内容，因此您已经知道了。它只是尝试导入 __config__.py，如果它不存在或无法导入，则会失败。
try:
from numpy.__config__ import show as show_config
except ImportError:
msg = """Error importing numpy: you should not try to import numpy from
its source directory; please exit the numpy source tree, and relaunch
your python interpreter from there."""
raise ImportError(msg)
那么 __config__.py 文件从何而来，这有什么帮助？下面就让我们跟随...
当包被安装时，setup 被调用来运行，它反过来做一些 configuration actions .这实质上是确保包正确安装而不是从下载目录运行的原因(我认为这是您想要确保的)。
这里的关键是这一行:
config.make_config_py() # installs __config__.py
那是从distutils/misc_util.py导入的我们可以一直跟踪到 here .
def make_config_py(self,name='__config__'):
"""Generate package __config__.py file containing system_info
information used during building the package.
This file is installed to the
package installation directory.
"""
self.py_modules.append((self.name, name, generate_config_py))
然后正在运行here它在 __config__.py 文件中写入了一些系统信息和你的 show() 函数。
总结
尝试导入 __config__.py 并失败，如果未运行 setup.py 会生成您想要引发的错误，这就是触发该文件的原因正确创建。这不仅确保了文件检查正在进行，而且该文件仅存在于安装目录中。在每次导入时导入一个额外的文件仍然会产生一些开销，但无论您做什么，都会增加一些开销，首先要进行此检查。
建议
我认为您可以实现 numpy 正在做的事情的更轻量级版本，同时完成同样的事情。
删除 distutils 子函数并在 setup.py 文件中创建已检查的文件作为标准安装的一部分。它只会在安装后存在于已安装的目录中，而不会存在于其他地方，除非用户伪造了它(在这种情况下，他们可能会绕过你尝试的任何东西)。
作为替代方案(不知道你的应用程序和你的安装文件在做什么)可能你有一个通常导入的函数，它不是应用程序运行的关键但很好用(在 numpy 的情况下，函数是有关安装的信息，如 version()。不是将这些函数保留在您现在放置它们的位置，而是将它们作为创建的文件的一部分。然后你至少加载了一些你无论如何都会从其他地方加载的东西。
使用这种方法，您无论如何都会导入一些东西，这会产生一些开销，或者引发错误。我认为就引发错误的方法而言，因为它们不在安装目录之外工作，这是一种非常干净和直接的方法。无论您使用哪种方法，使用该方法都会产生一些开销，因此我会专注于保持开销低、简单，并且不会导致错误。
我不会做一些复杂的事情，比如解析安装文件或修改必要的文件，比如某处的 __init__.py。我认为您是对的，这些方法更容易出错。
检查 setup.py 是否存在可以工作，但我认为它不如尝试 import 干净，后者已经作为标准 Python 函数进行了优化。他们完成了类似的事情，但我认为实现 numpy 风格会更加直接。
关于python - 检查包是否从源代码树中导入，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55900956/
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