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. Импорт модуля из другого каталога
  2. Комплексные числа в Python
  3. Итераторы в Python
  4. Красивый вывод списка
  5. Конкатенация строк в Python
  6. Объединение списков с использованием itertools.chain
  7. Работа с NumPy массивами
  8. Создание вложенного генератора
  9. Объединение коллекций в Python
  10. Выражения-генераторы в Python
  11. Оптимизация создания строк
  12. Работа с функцией next() в Python
  13. Преобразование данных в Python
  14. Проверка файла .py на синтаксис.
  15. Изменения в обработке логических значений
  16. Поиск наиболее частого элемента
  17. Вычисление времени выполнения
  18. Измерение времени выполнения в Python
  19. Работа с часовыми поясами в Python
  20. Генерация случайных чисел Python
  21. Умножение строк и списков
  22. Анонимные функции в Python
  23. Приоритет операций в Python
  24. Хранение данных с помощью dataclasses
  25. Работа с многоуровневыми словарями в Python
  26. Работа с deque в Python
  27. Итерация по копии коллекции
  28. Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
  29. Профилирование кода на Python
  30. Преобразование текста в нижний регистр
  31. Ключевое слово global в Python
  32. Работа с YAML в Python
  33. Ограничение итераций в Python
  34. Сравнение строк в Python
  35. Работа с прокси в Python
  36. Работа с файлами в Python
  37. Непрерывная проверка в Python
  38. Фильтрация входных данных в Python
  39. Функция count() в Python
  40. Удаление символов новой строки в Python.
  41. Замена текста с re.sub()
  42. Работа с каталогами в Python
  43. Работа со стеком в Python
  44. Блок else в циклах.
  45. Обновление и получение данных в SQLite
  46. Виртуальное окружение Python
  47. Оптимизация методов в Python 3.7
  48. Форматирование заголовков в Python
  49. Транспонирование 2D-массива с помощью zip

Marketello читают маркетологи из крутых компаний