在Python中，我们可以使用第三方库来导入IK（Inverse Kinematics）词库，IK词库是一种用于解决机器人运动学问题的数据结构，它可以帮助我们在设计机器人时，通过逆向运动学算法计算出关节的角度，从而实现对机器人的控制，在Python中，我们可以使用pybullet库来实现IK词库的导入和使用。

我们需要安装pybullet库，可以通过以下命令进行安装：

pip install pybullet

安装完成后，我们可以开始编写代码来导入IK词库，以下是一个简单的示例：

import pybullet as p
初始化物理引擎
p.connect(p.GUI)
p.setGravity(0, 0, 9.81)
加载地面
planeId = p.loadURDF("plane.urdf")
加载IK树
ik_tree_id = p.loadMJCF("your_robot_model.xml", flags=p.URDF_USE_SELF_COLLISION)
获取IK树中的关节和末端效应器信息
joints = p.getJointInfo(ik_tree_id)
end_effectors = p.getLinkState(ik_tree_id, 100)
设置初始关节角度
for joint in joints:
    p.resetJointState(ik_tree_id, joint[0], joint[1])
运行物理引擎
for i in range(10000):
    p.stepSimulation()
    pass

在这个示例中，我们首先导入了pybullet库，并初始化了物理引擎，我们加载了一个地面和一个包含IK树的机器人模型，接下来，我们获取了IK树中的关节和末端效应器信息，并设置了初始关节角度，我们运行了物理引擎，使机器人进行仿真。

需要注意的是，这个示例中的your_robot_model.xml文件需要替换为你自己机器人模型的路径，你还需要确保你的机器人模型中包含了IK树的定义，通常，这可以在模型的XML文件中找到。

<robot name="your_robot">
  <link name="base">...</link>
  <link name="arm">...</link>
  <link name="hand">...</link>
  <inverse kinematics type="chain" base="base" tip="hand">
    <joint name="shoulder">...</joint>
    <joint name="elbow">...</joint>
    <joint name="wrist">...</joint>
  </inverse kinematics>
</robot>

在这个示例中，我们定义了一个名为your_robot的机器人，它包含一个基座、一个手臂和一个手爪，我们还定义了一个名为inverse kinematics的元素，它指定了这是一个链式IK树，其基础是基座，末端是手爪，在这个IK树中，我们还定义了三个关节：肩关节、肘关节和腕关节。

在Python中导入IK词库的方法是通过使用第三方库pybullet来实现的，我们需要安装pybullet库，然后编写代码来加载机器人模型和IK树，接下来，我们可以获取IK树中的关节和末端效应器信息，并设置初始关节角度，我们运行物理引擎，使机器人进行仿真，希望这个回答能帮助你了解如何在Python中导入IK词库。