Курс Python → Ускоренный импорт библиотек

Для ускорения импорта библиотек в Python можно использовать следующий трюк. Создайте файл с расширением .pth в директории site-packages вашего Python-интерпретатора. В этом файле укажите пути к папкам, где находятся библиотеки, которые вы хотите импортировать быстрее. Например, если вы хотите ускорить импорт библиотеки numpy, то в файле mylibs.pth укажите путь к папке, где находится numpy.

После того как вы создали файл .pth с необходимыми путями, при запуске Python интерпретатор будет искать библиотеки в указанных папках первыми, что позволит ускорить процесс импорта. Этот метод особенно полезен, если у вас много сторонних библиотек, которые загружаются при запуске вашего скрипта.

import time
import _io
import marshal

start = time.time()
import mylibs
end = time.time()

print(f"Время импорта библиотек: {end - start} секунд")

В приведенном примере кода мы измеряем время импорта библиотеки mylibs с использованием временной метки до и после импорта. При использовании ускоренного импорта с помощью файла .pth вы заметите значительное увеличение скорости загрузки библиотеки, что может существенно повысить производительность вашего приложения.

Использование ускоренного импорта библиотек в Python является одним из способов оптимизации загрузки необходимых инструментов перед выполнением кода. Этот метод позволяет сократить время, затраченное на импорт, и улучшить общую производительность приложения. Рекомендуется применять данный подход для проектов, требующих быстрого и эффективного импорта библиотек.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Получение ID процесса
  2. Декораторы в Python
  3. Поиск кода
  4. Ускорение обработки данных с %autoawait
  5. Замена атрибута в именованном кортеже
  6. Функция all() в Python
  7. Закрытие файла в Python
  8. Создание вложенных циклов for
  9. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  10. Оптимизация памяти с slots
  11. Работа с комплексными числами
  12. Запуск внешнего кода в Jupyter
  13. Генератор данных в Keras
  14. Метод rlshift для битового сдвига
  15. Работа с словарями в Python
  16. Работа с контекст-менеджером «with»
  17. kwargs в Python
  18. Тестирование модели в PyTorch
  19. Операторы увеличения и уменьшения в Python
  20. Красивый вывод списка
  21. Метод ipow для возведения в степень
  22. Работа с аргументами командной строки в Python
  23. Применение функций в Python
  24. Удаление и повторная вставка ключа в OrderedDict
  25. Обработка исключения UnboundLocalError
  26. Обработка исключений в Python
  27. Форматирование строк в Python
  28. Python Метод sleep() времени
  29. Настройка Cron
  30. Перегрузка операторов в Python
  31. Проверка дубликатов в Python
  32. Метод setitem в Python
  33. Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
  34. Преобразование списков в словарь
  35. Новшества Flask 2.0
  36. Оператор space-invader
  37. JSON-esque в Python
  38. F-строки в Python
  39. Работа с эмодзи в Python
  40. SciPy: широкий функционал для математических операций
  41. Применение команды break
  42. Сравнение строк в Python
  43. Создание словаря в Python
  44. Замена символов в Python
  45. Создание namedtuple из словаря
  46. Вывод с переменной через запятую
  47. Разделение строк в Python
  48. Синхронизация потоков с time.sleep()

Marketello читают маркетологи из крутых компаний