Python模块默认只加载一次，重复import直接返回sys.modules中缓存的模块对象；首次导入执行顶层代码并缓存，后续导入跳过执行；可用importlib.reload()强制重载，但不更新已有引用。
是的，Python 模块默认只会被加载（导入）一次。重复 import 同一个模块不会重新执行其代码，而是直接返回已缓存在 sys.modules 中的模块对象。
模块缓存机制：sys.modules 是关键
Python 在首次导入模块时，会执行模块文件中的顶层代码（如函数定义、变量赋值、print 语句等），然后将模块对象存入 sys.modules 字典，键为模块名。后续 import 都会先查这个字典——命中就直接返回，跳过加载和执行。
- 你可以手动检查：
import sys; print('mymodule' in sys.modules) - 也可以清空缓存强制重载（不推荐生产环境用）：
del sys.modules['mymodule']，再 import 就会重新执行
import 语句本身不等于“重新加载”
写多次 import math 或 from os import path 不会让代码重复运行，也不会增加开销。Python 解释器在编译阶段就能识别重复导入并优化掉。
- 即使在函数里反复写
import json，也只会在第一次调用时触发加载 - 但习惯上仍建议把 import 放在文件顶部，提高可读性和一致性
想重新加载？得用 importlib.reload()
如果开发中修改了模块代码又不想重启解释器（比如在 Jupyter 或调试时），可以用 importlib.reload() 强制重载：
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- 必须先成功 import 过该模块，否则 reload 会报错
import mymod; import importlib; importlib.reload(mymod)- 注意：reload 不会更新已存在的引用。例如
from mymod import func导入的 func 不会自动更新，需重新执行 from 导入或改用模块点号访问
包内子模块的导入也受同一规则约束
同一个包下的不同模块，只要名字不重复，各自独立缓存；但若 A.py 做了 import B，B.py 又做了 import A（循环导入），Python 会利用 sys.modules 的占位机制避免无限递归——不过此时模块可能处于“部分初始化”状态，容易引发 AttributeError。
- 避免在模块顶层直接使用尚未完全初始化的跨模块对象
- 把依赖延迟到函数内部（即“延迟导入”）通常是更安全的做法
