你可以看到这个很好，使用dis模块：

import random
def f_1():
    random.seed()

dis.dis(f_1)
     0 LOAD_GLOBAL              0 (random)
     3 LOAD_ATTR                0 (seed)
     6 CALL_FUNCTION            0
     9 POP_TOP
    10 LOAD_CONST               0 (None)
    13 RETURN_VALUE

from random import seed

def f_2():
    seed()

dis.dis(f_2)
     0 LOAD_GLOBAL              0 (seed)
     3 CALL_FUNCTION            0
     6 POP_TOP
     7 LOAD_CONST               0 (None)
    10 RETURN_VALUE

正如你所看到的，使用x导入y中的表单要快一点。

另一方面，import x比x import y便宜，因为有一个名字查找较少;我们来看看反汇编的代码：

def f_3():
    import random

dis.dis(f_3)
     0 LOAD_CONST               1 (-1)
     3 LOAD_CONST               0 (None)
     6 IMPORT_NAME              0 (random)
     9 STORE_FAST               0 (random)
    12 LOAD_CONST               0 (None)
    15 RETURN_VALUE

def f_4():
    from random import seed

dis.dis(f_4)
     0 LOAD_CONST               1 (-1)
     3 LOAD_CONST               2 (('seed',))
     6 IMPORT_NAME              0 (random)
     9 IMPORT_FROM              1 (seed)
    12 STORE_FAST               0 (seed)
    15 POP_TOP
    16 LOAD_CONST               0 (None)
    19 RETURN_VALUE

我不知道原因，但是似乎从x import y的形式看起来像一个函数调用，因此比预期更昂贵;因此，如果导入的函数只使用一次，这意味着使用import x将会更快，而如果它被多次使用，则从x import y使用起来更快。

也就是说，像往常一样，我建议你不要按照这个知识来决定如何导入模块和功能，因为这只是一些过早的优化。
就个人而言，我认为在很多情况下，明确的命名空间可读性更高，我建议你做同样的事情：使用你自己的美感:-)