Python加速导入？

Question

我有10000个自定义（编译为'.so'）模块，我想在python中使用。模块的使用将是相应的（模块是一个接一个地使用，而不是同时使用）。在

通常，代码如下所示：

# list with all the paths to all modules  
listPathsToModules = [.....]
# loop through the list of all modules 
for i in xrange(listPathsToModules):
    # get the path to the currently processed module 
    pathToModule = listPathsToModules[i]
    # import the module
    import pathToModule
    # run a function in 'pathToModule' and get the results
    pathToModule.MyFunction( arg1, arg2, arg3 )

运行这个，我发现：

导入一个模块的平均时间：0.0024625 [sec]

运行模块函数所需的平均时间：1.63727e-05 [sec]

意思是，it takes x100 more time to import the module than to run a function that is in it!

有什么方法可以加快在python中加载模块所需的时间吗？考虑到需要加载和运行多个（假设10000个）模块，您将采取哪些步骤来优化这种情况？在

Answer 1

我首先要问的是，import是否真的是您想要用来访问成千上万代码片段的技术-完整的导入过程相当昂贵，加载（非共享）动态模块也不是特别便宜。在

第二，你写的代码显然不是你实际在做的。import语句在运行时不接受字符串，您必须使用importlib.import_module()或直接调用__import__()。在

最后，优化的第一步是确保sys.path上的first目录包含所有这些文件。您可能还希望运行带有-vv标志的Python，以便在导入尝试时拨出详细信息。请注意，如果你做了那么多的进口，这将使噪音非常大。在