Python初心者が「import地獄」に陥る理由｜循環参照・sys.path・正しいモジュール設計

Pythonを書き始めてしばらくすると、こんな経験はありませんか？

「ファイルを分けただけなのに ImportError が出る」
「昨日まで動いていたのに、import文を1行足したら壊れた」
「cannot import name の意味が分からない」

いわゆる 「import地獄」 です。 エラー文を検索しても、対症療法的なコードばかりが並び、 「とりあえず直ったけど、なぜ直ったのか分からない」 そんなモヤっとした状態のまま先に進んでしまう人も多いんですよね。

でも、安心してください。 この問題は Pythonが難しいから 起きているわけではありません。 本当の原因は、importの仕組みとモジュール設計の前提を知らないままコードを書いていることにあります。

Pythonのimportはとても柔軟ですが、その分「暗黙のルール」が多く、

• import X と from X import Y の挙動の違い
• 循環参照（Circular Import）が起きるタイミング
• sys.path による検索順序

を理解していないと、ある日突然コードが崩れます。

この記事では、
「なぜimport地獄に陥るのか」を仕組みから整理し、
「どう設計すれば二度と迷わなくなるのか」までを、順番に解説していきます。

単なるエラー対処ではなく、

• importが壊れないディレクトリ構成
• 循環参照を生まない考え方
• 初心者のうちに身につけたいモジュール分割の基準

を知ることがゴールです。

たとえるなら、import地獄は「コードが絡まった配線」みたいなもの。 一本ずつ整理すれば、ちゃんと全体が見えるようになります 😊

「もうimportで消耗したくない」
「ちゃんとしたPythonの書き方を身につけたい」

そんな人に向けて、やさしく、でも本質はしっかり押さえて進めていきます。 一緒に整理していきましょう。

---

Python初心者が「import地獄」に陥る典型パターン

import周りのトラブルは、ある日いきなり起きるように見えますが、 実は多くの場合、同じようなパターンを踏んでいます。

まずは、初心者が特にハマりやすい代表的なケースを整理してみましょう。 「これ、自分もやってるかも…」と感じたら要注意です。

ファイルを分けた瞬間にエラーが出る

最初は main.py に全部書いていたコードを、 「見やすくしよう」と思ってファイル分割した途端、 ImportError や ModuleNotFoundError が出始める。

これはとてもよくある流れです。

原因はシンプルで、Pythonがどこからモジュールを探しているのかを 意識しないまま import していること。

「同じフォルダにあるから大丈夫でしょ？」という感覚のまま進むと、 プロジェクトが少し大きくなっただけで破綻します。

cannot import name が突然出てくる

次によく見るのが、このエラーです。

ImportError: cannot import name 'X' from 'module'

さっきまで存在していたはずの関数やクラスが、 「見つからない」と言われると混乱しますよね。

でもこれは、

• モジュールが途中までしか初期化されていない
• 循環参照によって定義前に参照されている

といった設計上の問題が表に出てきただけ、というケースがほとんどです。

エラーが出たり出なかったりする

import地獄をさらに厄介にしているのが、 「毎回同じエラーになるとは限らない」点です。

実行する場所を変えただけで動いたり、 IDEからは動くのにターミナルだと壊れたり…。

これは Python が import 時に参照する sys.path（モジュール探索パス）が、 実行方法によって変わるためです。

この仕組みを知らないと、 「環境のせい」「Pythonのバグ」だと思ってしまいがちですが、 実際はimportの仕様通りに動いています。

コピペ修正で一時的に直ってしまう

検索すると、

• importを関数の中に移す
• from import を import に変える
• sys.path に無理やり追加する

といった対処法がよく出てきます。

確かに「今は動く」ようになりますが、 なぜ直ったのか分からないままだと、 別の場所でまた import が壊れます。

この記事では、こうした場当たり的な修正ではなく、 そもそも import が壊れない考え方を身につけることを目指します。

---

import X と from X import Y は何が違うのか

import地獄を理解するうえで、まず押さえておきたいのが import X と from X import Y の違いです。

見た目は似ていますが、この2つは Python内部での動き方がまったく違うため、 特に循環参照が絡むと挙動の差が一気に表に出ます。

import X の動き

import X は、 「Xというモジュールそのものを読み込む」書き方です。

import sample

sample.func()

この場合、

• 名前空間は sample にまとめられる
• 中の関数やクラスは sample.xxx として参照する

という形になります。

重要なのは、Pythonは import の途中段階でも、 モジュールを sys.modules に登録するという点です。

そのため、循環参照があっても 「import自体は通ってしまう」ことがあります。 ただしこれは安全という意味ではありません。

あとから sample.func を呼んだ瞬間に、 「まだ定義されていない」ことでエラーになるケースも多いです。

from X import Y の動き

一方で from X import Y は、 「Xの中にあるYを、その場で取り出す」書き方です。

from sample import func

func()

この形式では、import時点で Y（この例では func）がすでに存在している必要があります。

そのため、循環参照があると、

• モジュールは読み込み途中
• Yがまだ定義されていない

という状態になり、 ImportError: cannot import name ... が発生しやすくなります。

「from import が悪」ではない

ここまで読むと、 「じゃあ from import は使わない方がいいの？」 と思うかもしれません。

でも、そう単純な話ではありません。

問題なのは構文そのものではなく、 依存関係がぐちゃっと絡んだ設計のまま使っていることです。

設計が整理されていれば、 from import は可読性を高めてくれる便利な書き方でもあります。

逆に言うと、 importの書き方で悩み始めた時点で、 モジュールの責務や依存方向を見直すサインでもあります。

「なぜ危険なのか」を理解したい人へ

ここで説明した内容は、 「こう書け」というルールではなく、 なぜそうなるのかを理解することが大切です。

importや名前空間、依存関係の考え方を 体系的に整理したい人には、次の1冊がとても相性がいいです。

Effective Python
import設計・名前空間・依存関係のアンチパターンを、 理由付きで解説してくれる定番書です。

Effective Python
✅ Amazonでチェックする ｜ ✅ 楽天でチェックする

---

循環参照（Circular Import）はなぜ発生するのか

import地獄の正体として、ほぼ必ず登場するのが 循環参照（Circular Import）です。

名前は聞いたことがあっても、 「なぜそれが起きるのか」「なぜエラーになったりならなかったりするのか」 まで説明できる人は意外と少ないんですよね。

ここでは、循環参照が発生する仕組みを Pythonがモジュールを読み込む順番から整理していきます。

循環参照とは何か

循環参照とは、ざっくり言うと モジュール同士がお互いをimportしている状態です。

# a.py
from b import func_b

def func_a():
    func_b()

# b.py
from a import func_a

def func_b():
    func_a()

このように、

• a.py は b.py を import
• b.py は a.py を import

という形になると、循環参照が発生します。

Pythonはどうやってimportしているのか

Pythonはモジュールをimportするとき、 次のような流れで処理します。

1. モジュール名を sys.modules に登録する
2. ファイルの先頭からコードを実行する
3. 実行が終わったら「初期化完了」とする

ポイントは、 ②の「実行中」の段階でも sys.modules に存在しているという点です。

この状態をよく 「部分的に初期化されたモジュール」 と呼びます。

なぜエラーが出たり出なかったりするのか

循環参照があると、

• モジュール自体は見つかる
• でも中身はまだ全部定義されていない

という中途半端な状態になります。

その結果、

• import X は通ることがある
• from X import Y はYが未定義で落ちやすい

という挙動の差が生まれます。

これが、 「importは成功したのに、後でAttributeErrorが出る」 「環境や実行順で結果が変わる」 といった不可解な現象の正体です。

循環参照は「構文」ではなく「設計」の問題

ここで大事なのは、 循環参照は importの書き方の問題ではない ということです。

問題の本質は、

• モジュールの責務が分離されていない
• お互いの内部実装を知りすぎている

という設計上の密結合にあります。

つまり、 「循環参照が起きた」という事実は、 設計を見直した方がいいというサインでもあるんですね。

「一時的に直す」より「起きない構造」を作る

循環参照は、

• importを関数の中に移す
• from import を import に変える

ことで一時的に回避できる場合もあります。

ただし、それは 根本原因を隠しているだけのケースがほとんどです。

---

sys.pathとモジュール探索順を理解しないと事故る

循環参照と並んで、import地獄をややこしくしている原因が sys.path によるモジュール探索順です。

「同じコードなのに、実行方法を変えたら動かない」 「IDEでは動くのに、ターミナルだとエラーになる」

こうした現象の多くは、 Pythonがどこからモジュールを探しているかを 把握していないことから起きています。

sys.path には何が入っているのか

Pythonは import を行うとき、 sys.path に並んでいるディレクトリを 上から順番に探していきます。

典型的には、次のような要素が入っています。

• 実行中スクリプトのあるディレクトリ（またはカレントディレクトリ）
• 環境変数 PYTHONPATH
• 標準ライブラリ
• site-packages（インストール済みライブラリ）

重要なのは、 一番最初に見つかったものが無条件で使われるという点です。

「同名ファイル事故」が起きる理由

たとえば、こんな構成を想像してみてください。

project/
├─ main.py
├─ random.py

この状態で import random を書くと、 標準ライブラリの random ではなく、 自分で作った random.py が読み込まれます。

本人は気づかないまま、 「なぜか挙動がおかしい」という状態に陥ることも少なくありません。

実行方法で結果が変わる理由

python main.py と実行するのか、 IDEの「実行」ボタンを押すのかによっても、 sys.path の先頭要素は変わります。

そのため、

• ある環境では動く
• 別の環境では import できない

といった差が生まれます。

これはPythonの仕様通りの動きであり、 決して気まぐれではありません。

sys.pathを直接いじるのは最終手段

importエラーに遭遇すると、 sys.path.append() を使って 無理やり解決しようとする例をよく見かけます。

確かに動くことはありますが、 再現性がなく、壊れやすい構成になりがちです。

import地獄を避けたいなら、 「pathを足す」のではなく、 最初から探索されやすい構成を作る方が安全です。

import事故を防ぐための第一歩

ここまでの話をまとめると、

• Pythonは決まった順序でモジュールを探す
• 一番最初に見つかったものが使われる
• 構成が曖昧だと、意図しないimportが起きる

ということになります。

---

import地獄を生まないディレクトリ構成

ここまでで、

• importの挙動の違い
• 循環参照が起きる仕組み
• sys.path による探索順

を見てきました。

これらの問題をまとめて解決できる最も効果的な対策が、 ディレクトリ構成を最初から整えることです。

なぜプロジェクト直下に.pyを置くと危険なのか

初心者のうちは、こんな構成になりがちです。

project/
├─ main.py
├─ utils.py
├─ config.py
├─ logic.py

この構成は一見シンプルですが、

• どこがパッケージなのか分からない
• sys.path の影響を強く受ける
• 同名モジュール事故が起きやすい

という問題を抱えています。

ファイルが増えるほど、 「どこからimportされているのか」が見えなくなり、 import地獄への道をまっすぐ進むことになります。

基本は「srcレイアウト」

importトラブルを避けたいなら、 srcレイアウトを採用するのがおすすめです。

project/
├─ pyproject.toml
├─ src/
│  └─ myproject/
│     ├─ __init__.py
│     ├─ main.py
│     ├─ utils/
│     │  ├─ __init__.py
│     │  └─ helper.py
│     └─ config.py

この構成にすると、

• importの起点が常に myproject になる
• 絶対importが自然に使える
• 意図しないモジュールが混ざりにくい

というメリットがあります。

「どこからでもimportできる」は便利ではない

初心者のうちは、 「どこからでもimportできた方が楽」 と感じがちです。

でもそれは、 境界のないコードを量産している状態でもあります。

srcレイアウトは、

• 外から見せる入口を限定する
• 内部実装を隠す

という設計上のメリットも持っています。

絶対importを前提に考える

srcレイアウトでは、 次のようなimportが基本になります。

from myproject.utils.helper import func

少し長く見えるかもしれませんが、 どこから来た関数なのかが一目で分かるという 大きなメリットがあります。

相対importで迷い始めたら、 それは構成が複雑になっているサインかもしれません。

ディレクトリ構成は「設計の土台」

import地獄は、 後から気合で直すものではありません。

最初に構成を整えておくだけで、

• importエラーが激減する
• 循環参照が起きにくくなる
• テストや再利用もしやすくなる

と、いいことづくめです。

---

正しいモジュール分割の考え方（STS分割・TR分割）

ディレクトリ構成を整えても、 中身の分け方がぐちゃっとしていると、 結局また import 地獄に戻ってしまいます。

ここで重要になるのが、 「どうやってモジュールを分けるか」という視点です。

この章では、実務でも使いやすい考え方として、 STS分割 と TR分割 を使って整理していきます。

なぜ「とりあえずファイル分割」は失敗するのか

よくある失敗例がこちらです。

• 処理が長くなったから別ファイルにした
• 名前が思いつかず util.py に押し込んだ
• あちこちから呼ばれる関数をまとめた

一見きれいに見えても、

• 責務が曖昧
• 依存関係が双方向になりやすい

という状態になり、 結果として循環参照が生まれやすくなります。

STS分割：入力・変換・出力で考える

STS分割は、 処理を次の3つに分けて考える方法です。

• Source（入力）：外部からデータを受け取る
• Transfer（変換）：データを加工・計算する
• Sink（出力）：結果を外に渡す

たとえば、

• APIからデータを取得する処理
• ビジネスロジックで加工する処理
• DBやファイルに保存する処理

が混ざっていたら、 それは分割のチャンスです。

この分け方をすると、 依存の流れが自然に一方向になります。

TR分割：操作単位で切り出す

TR分割は、 「1つの操作（トランザクション）」を 1つのまとまりとして考える方法です。

たとえば、

• ユーザー登録
• 注文確定
• レポート生成

といった単位で処理をまとめます。

ここでのポイントは、 「何をするか」だけを知っていれば使える構成にすること。

内部でどんな関数を呼んでいるかは、 外から見えなくてOKです。

「知りすぎている」モジュールが地獄を生む

循環参照が起きやすいコードは、 たいてい次の特徴を持っています。

• お互いの内部実装を直接importしている
• 共通処理を雑に共有している
• 責務の境界が引けていない

STS分割・TR分割を意識すると、 「どこまで知っていいか」が自然に整理され、 importの方向も固定されます。

分割のゴールは「importで悩まないこと」

モジュール分割の目的は、 ファイルを増やすことではありません。

importを書いた瞬間に、迷いがない状態を作ることです。

もし分割後に、

• どこからimportすればいいか分からない
• 相互importが増えた

と感じたら、 それは分割基準を見直すサインです。

---

__init__.py と「API境界」の作り方

モジュール分割がうまくいっても、 次にハマりやすいのが 「結局どこから何をimportすればいいの？」問題です。

ここで活躍するのが __init__.py。

__init__.py は「フォルダをパッケージとして認識させるためのファイル」 として知られていますが、実務ではそれ以上に、 外部に見せる入口（API境界）を作るための場所として使うと強いです。

「外に見せるもの」と「内部実装」を分ける

import地獄になりやすいプロジェクトは、 モジュールの内部実装をあちこちから直接importしがちです。

たとえば、こんな感じです。

from myproject.utils.helper import parse_config
from myproject.utils.path import resolve_path
from myproject.utils.formatter import pretty_print

これが増えると、

• どのモジュールが公開APIなのか分からない
• 内部構造の変更がすべてに波及する
• 結果として循環参照や依存の泥沼が増える

という悲劇が起きます。

そこで、「外部から使うものだけ」を パッケージの入口に集めます。

__init__.py は「表のメニュー表」

イメージとしては、 __init__.py はお店のメニュー表みたいなものです。

厨房（内部実装）に何があるかは隠しておいて、 「外から頼めるもの」だけを並べる。

たとえば、こんな構成だとします。

myproject/
├─ utils/
│  ├─ __init__.py
│  ├─ helper.py
│  ├─ path.py
│  └─ formatter.py

外部に見せたい関数だけを utils/__init__.py でまとめます。

# myproject/utils/__init__.py
from .helper import parse_config
from .path import resolve_path
from .formatter import pretty_print

すると利用側はこう書けます。

from myproject.utils import parse_config, resolve_path

これだけで、

• importが短くなる
• 「どこを見ればいいか」が分かる
• 内部ファイル名が変わっても利用側は影響を受けにくい

というメリットが一気に手に入ります。

やりすぎ注意：__init__.py に全部詰めない

ただし、__init__.py は便利なので、 なんでもかんでも突っ込みたくなります。

でもやりすぎると、

• import時に余計な処理が走る
• 依存が集中して循環参照の温床になる

という別の地獄が始まります。

おすすめは、 「外部に公開する最小限」だけを置くこと。

公開するものが多いなら、

• api.py のような専用モジュールを作る
• サブパッケージごとに入口を分ける

などで整理すると安全です。

__all__ とセットで考えるとさらに強い

「外部に見せるもの」を明確にしたいなら、 __all__ で公開対象を宣言するのも有効です。

これは from package import * の挙動を制御するための仕組みですが、 それ以上に「このパッケージの公開APIはこれです」と 意思表示できるのが強みです。

---

依存関係を「必ず一方向」にする設計ルール

ここまでで、

• ディレクトリ構成
• モジュール分割
• API境界（__init__.py）

を整えてきました。

それでも import 地獄に戻ってしまう最大の原因が、 依存関係の向きが守られていないことです。

この章では、 循環参照を物理的に発生させない考え方を整理します。

双方向依存はなぜ生まれるのか

循環参照が起きているコードを見ると、 ほぼ例外なく次の状態になっています。

• A が B を import している
• B も A を import している

これはつまり、 お互いが相手の中身を知りすぎている状態です。

「ちょっと便利だから」 「ここから呼びたいから」 という理由で import を増やすと、 気づかないうちに双方向になります。

レイヤーで考えると一気に楽になる

依存関係を整理する一番簡単な方法は、 レイヤー構造で考えることです。

たとえば、

• 外部とのやり取り（I/O）
• ビジネスロジック
• ユーティリティ

といった層を意識し、 上のレイヤーは下だけを参照する、 というルールを作ります。

逆方向の import は禁止です。

依存の矢印を書いてみる

importが増えてきたら、 一度、紙やメモ帳に 「どこがどこをimportしているか」 を書き出してみてください。

もし矢印が往復していたら、 そこが設計の破綻ポイントです。

依存の向きが見えるだけで、 「ここは切り離せるな」 「共通部分を上に持ち上げよう」 といった判断がしやすくなります。

共通処理は「中立地帯」に置く

A と B の両方から使いたい処理がある場合、 どちらかに置くと必ず双方向依存になります。

こういうときは、

• 共通モジュールを作る
• 依存しない層に切り出す

のが正解です。

「ちょっとだけなら…」と 相互importを許すと、 import地獄は確実に再発します。

設計ルールは「自分を守るため」にある

依存関係を一方向に保つルールは、 縛りではありません。

あとから自分やチームが困らないための保険です。

このルールを守っていれば、

• 循環参照は原理的に起きない
• importで悩む時間が激減する

という状態が作れます。

---

import整理を自動化する（ruff / isort）

依存関係やディレクトリ構成を整えても、 import文がぐちゃぐちゃだと、地味に疲れます。

そして怖いのが、 importの乱れが「設計の乱れ」のサインを隠してしまうこと。

そこでおすすめなのが、 import整理をツールで自動化することです。

この章では、実務で導入されがちな ruff（リンター＆フォーマッタ）を軸に、 importをきれいに保つ考え方を紹介します。

まずは「並び順」を固定する

importは、基本的に次の順で並べるのが定番です。

1. 標準ライブラリ
2. サードパーティ（pipで入れたもの）
3. 自分のプロジェクト（ローカル）

この順序が揃うだけで、 「どの依存が増えたのか」が見えやすくなります。

さらに各グループ内はアルファベット順にしておくと、 差分も読みやすくなります。

手で直すと100%ブレる（だから自動化）

import整理を手作業でやろうとすると、

• 人によって順番が違う
• 直したつもりで抜ける
• レビューでも毎回指摘が入る

みたいなことが起きがちです。

こういうのは、もうツールに任せた方が早いです。

ruffで「importの整形＆不要importの削除」まで一気に

ruffは、コード全体のチェックや整形だけでなく、 不要importの削除や並び替えにも対応できます。

たとえば、よくある運用はこんな感じです。

• ruff format . でフォーマット
• ruff check --fix . で自動修正（不要import削除など）

import地獄の「初期症状」って、 実は不要importや重複importが増えるところから始まりがちなので、 早めに刈り取るだけでも効果があります。

import整理は「見た目」じゃなく「設計の健康診断」

ここ、地味に大事なんですが…

importを整えていると、

• やたら多くのモジュールをimportしているファイル
• ローカル依存が異常に多い場所
• 循環参照になりそうな匂い

がすごく見つけやすくなります。

つまり、import整理は 設計の健康診断にもなるんです。

「フォーマットできる＝壊れない」ではない

注意点として、 ツールで整形できたからといって、 循環参照が消えるわけではありません。

ただ、 壊れやすい設計のサインを早期に発見するという意味で、 自動化はかなり効きます。

---

補足：循環参照を避けるための実践テクニック

ここまでの設計を意識していれば、 import地獄にハマる確率はかなり下がります。

ただ、現実のプロジェクトでは 「どうしても依存が絡む」 「ここだけは分けきれない」 という場面も出てきます。

この章では、 設計を壊さずに乗り切るための実践テクニックを 補足としてまとめておきます。

遅延import（Lazy Import）を使う

遅延importとは、 ファイルの先頭ではなく、関数の中で import する方法です。

def process():
    import heavy_module
    heavy_module.run()

この方法は、

• 起動時間を短縮したいとき
• 特定の処理でしか使わない依存があるとき
• 一時的に循環参照を避けたいとき

に有効です。

ただし、これは最終手段に近いテクニックです。

多用すると、 「どこで何がimportされているのか分からない」 状態になりやすいので、 設計を見直したうえでピンポイントに使いましょう。

TYPE_CHECKING を使って型チェックだけ通す

型ヒントを書いていると、 型のためだけにimportが必要になることがあります。

そんなときは、 typing.TYPE_CHECKING が便利です。

from typing import TYPE_CHECKING

if TYPE_CHECKING:
    from myproject.models import User

この import は、 実行時には無視され、型チェック時だけ有効になります。

循環参照を避けつつ、 型の恩恵を受けたい場合にとても重宝します。

__all__ で「公開範囲」を明示する

__all__ は、 from module import * の対象を制御するための仕組みですが、 それ以上に設計の意思表示として使えます。

__all__ = ["parse_config", "resolve_path"]

「このモジュールの外に出していいものはこれだけ」 と明示することで、 不用意なimportが増えるのを防げます。

ロギングは標準ライブラリで統一する

ログ出力まわりで循環参照が起きるケースも意外と多いです。

おすすめは、

• 標準ライブラリの logging を使う
• getLogger(__name__) でファイル単位にロガーを作る

というシンプルな構成です。

ログ設定をどこか1か所にまとめ、 各モジュールは「設定済みロガーを使うだけ」にすると、 依存が増えにくくなります。

テクニックは「設計の補助輪」

ここで紹介した方法は、 どれも強力ですが、 乱用すると別の地獄を生みます。

あくまで、

• 設計を整えたうえで
• どうしても必要な場所だけ

使うのがコツです。

---

まとめ：import地獄から抜け出すために大切なこと

Pythonのimportトラブルは、 エラーメッセージだけを見ると難しく感じますが、 原因をたどるととてもシンプルです。

ほとんどの場合、 importの問題ではなく、設計の問題が表に出ているだけ。

この記事では、 「なぜimport地獄に陥るのか」から 「どうすれば二度と戻らないか」までを 順番に整理してきました。

import地獄を生む典型的な原因

• import構文の違いを理解しないまま使っている
• 循環参照が起きる構造になっている
• sys.pathと探索順を意識していない
• ディレクトリ構成と責務が曖昧

抜け出すために意識したいポイント

• srcレイアウトでimportの起点を固定する
• モジュールは「役割」で分ける
• 依存関係は必ず一方向にする
• __init__.pyでAPI境界を作る
• ruffなどでimport整理を自動化する

これらを意識するだけで、 importに振り回される時間は確実に減ります。

大事なのは、 「とりあえず動かす」から一歩進んで、
「壊れない構造を作る」視点を持つこと。

importエラーは、 「もっと良い設計にできるよ」という Pythonからのサインでもあります。

最初は少し面倒に感じるかもしれませんが、 構造を整えておくと、 あとからコードを書くのが本当にラクになります。

「またimportで詰まった…」という状態から、 「この構成なら大丈夫」と言える状態へ。

この記事が、 import地獄から抜け出すきっかけになればうれしいです 😊

---

あわせて読みたい

import地獄を抜け出すためには、 今回の記事で扱った内容を「点」ではなく「線」で理解するのが大切です。

ここでは、今回のテーマと特に相性がよく、 理解を一段深められる関連記事をピックアップしました。

• Pythonプロジェクトのディレクトリ構成入門｜srcレイアウトで迷わない設計例
  importが壊れにくい構成を、具体的なフォルダ例つきで解説しています。
• 【Python入門】自作モジュールの作り方と使い方を初心者向けにやさしく解説！
  importの基本動作をもう一度整理したい人におすすめの記事です。
• Python初心者がよくつまずくエラー10選と解決法まとめ
  importエラーを含め、初心者が混乱しやすいポイントを網羅しています。
• Pythonエラーが怖くなくなる！エラーメッセージの読み方講座
  ImportErrorやTracebackの読み解き方が分かると、原因特定が一気に楽になります。
• Pythonの「小さな設計ミス」が後で地獄を見るパターン10選
  import地獄につながる設計ミスを、実例ベースで確認できます。

今回の記事で「importの正体」が見えてきたら、 これらの記事を読むことで、 設計全体をどう組み立てるかまで視野が広がるはずです。

---

参考文献

本記事の内容は、Pythonの公式仕様や実務でのベストプラクティスに加え、 以下の技術記事・議論・解説を参考にしています。

• Pythonのimportの仕組みと循環参照が起きる理由を丁寧に解説したQiita記事
• Pythonのパッケージ構成とimport設計の考え方を整理した解説
• Pythonのimportを効率的に整理するための実践ガイド（LabEx）
• 「import module」と「from module import」の違いに関するStack Overflowの代表的な議論
• コードをモジュールに分割する設計思想を解説した記事
• Python学習者コミュニティで議論されたimportのベストプラクティス
• Python公式フォーラムでの「from import」と循環参照に関する設計議論
• Python初心者のうちに知っておきたかった設計・importの落とし穴まとめ
• 設計・責務分離の観点からPythonコード構造を解説した日本語記事

これらの資料を併せて読むことで、 importエラーの対処だけでなく、 「なぜその設計が安全なのか」を より深く理解できるはずです。

---

よくある質問（Q&A）