这篇文章详细介绍了Python包的核心特征，包括模块化封装、命名空间隔离、可分发性和版本可控性，讲解了Python包的标准创建流程、配置文件规范、依赖管理与发布策略，还分享了模块化协作的最佳实践，并提及了可使用PingCode管理相关迭代任务，最后总结了Python包的当前价值并预测了未来AI辅助开发等演化趋势。

本文系统解答了“Python 同级目录下如何调用模块”的实践路径：在纯脚本场景直接使用 import/from 导入，而在包内推荐相对导入并以 python -m 方式运行以保证 __package__ 正确；避免持久修改 sys.path 或依赖 PYTHONPATH，开发期通过可编辑安装与统一项目结构提升一致性；结合工具与团队规范（含在协作平台固化模板）来减少环境差异与循环依赖，形成跨环境稳定的导入基线与可维护的代码组织。

本文围绕“用 import 计算函数”的完整实践展开，强调先封装函数于模块或包，再通过 import 或 from ... import 进行调用与复用。核心结论包括：在标准库中使用 math、statistics、decimal 与 fractions 满足常规与精度可控的计算；在第三方生态中导入 NumPy、SciPy、SymPy 以获取向量化、科学与符号计算能力；在项目内部通过合理的模块/包结构、绝对导入与延迟加载等技巧提升可维护性与性能。文中给出对比表与示例，并结合命名空间、sys.modules、依赖治理与调试方法解释 import 的行为与成本。最后指出未来将继续通过 importlib 改进、类型系统与静态分析工具完善“导入—计算—协作”链路，并建议在团队中建立导入规范与依赖治理，必要时借助项目协作系统帮助追踪计算模块迭代与问题闭环。