Python通过分层设计、接口抽象、工具检测和局部导入等手段约束模块依赖方向，确保高层模块依赖低层模块，避免循环依赖并降低耦合度。
Python 本身不强制依赖方向，但可以通过设计规范和工具约束模块间的引用关系，避免循环依赖、降低耦合度。关键在于主动管理 import 语句的流向——让高层模块依赖低层模块，而非反过来。
明确分层，控制 import 方向
将代码按职责划分为清晰层级（如 core → service → api 或 models → utils → views），规定上层模块可以导入下层，下层不能反向导入上层。
- 例如：
api.py可以 importservice.py和models.py，但models.py不能 importapi.py - 用相对导入（
from .. import xxx）时需格外注意包结构，避免跨层跳转 - 在
__init__.py中谨慎暴露接口，避免隐式引入高阶模块
用接口抽象替代具体依赖
当两个模块需要协作但又不想形成强依赖时，可定义协议（Protocol）或抽象基类（ABC），让调用方依赖抽象，实现方负责具体注入。
- 比如定义
class DataFetcher(Protocol): def fetch(self) -> dict: ... -
processor.py只依赖该协议，不关心database_fetcher.py或http_fetcher.py的存在 - 运行时通过参数或配置传入具体实现，解耦编译期依赖
借助工具检测和阻断违规依赖
静态检查能提前发现不符合约定的 import 关系。
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- 使用
pydeps生成依赖图：pydeps mypackage --max-bacon=2查看实际引用链 - 用
archunit-py（或类似规则引擎）编写策略，例如“禁止app.api导入app.tasks” - 在 CI 中集成
pylint --enable=import-error,import-self等检查项，失败即拦截
延迟导入与局部 import 控制作用域
把 import 放在函数或方法内部，可避免模块级循环引用，并限制依赖生效时机。
- 适合只在特定路径下才需要的模块（如某些 CLI 命令仅在运行时用到数据库）
- 例如：
def run_migration(): import alembic; alembic.command.upgrade(...) - 注意：不能解决根本的设计问题，仅作为补充手段，过度使用会增加维护成本
