请问： Python 能否预加载一些模块

[ZXYF]

运行代码时发现，import 导入一些大包时耗费了大量的时间， 经查资料发现，python 解释器在启动时会预加载一些内置模块到内存上，比如__builtins__里面的模块，当 python 调用__builtins__里面的模块时，会直接从内存上取，大大缩短时间 于是就想，能不能把类似 numpy 之类的模块也像内置模块一样，在 python 启动时就加载到内存上，当 import numpy 时，直接从内存上取，用空间换时间？

[hsfzxjy]

这不就是把加载 numpy 的时间从执行脚本的时候移到解释器启动的时候，都是一次性加载有什么不一样吗？

[est]

1. 新建一个 main.py 文件
2. 把需要的 import 都写在这个文件里，写满 5 个屏幕
3. ？？？
4. 从 main.py 启动代码！

[ZXYF]

@hsfzxjy 对，就是想其他文件调用 numpy 的时候不从硬盘上取，直接从内存上取，类似于环境变量？解释器启动时加载到内存，并放到 sys.modules 字典里面，每次执行其他 python 文件的时候，就节省了时间

[raycool]

直接使用 jupyter 不行吗？

[ila]

做成服务，用 http 或 websocket 提交需要处理的数据？

[ZXYF]

@ila 对，我目前找到的办法就是这个

[ClericPy]

导入模块还真没遇到特别久的... 导入模型倒是遇到好几次, 从磁盘往内存导入的过程就占用很长时间了, 似乎有一些办法把模型驻留在内存里解决这个 IO 过程太长的问题

话说如果内存够大, 平时就用 interactive 模式不就够了, 没必要每次都冷启动.

[imn1]

不建议扔进 builtins ，我以前试过把一些东西扔进去，产生“意想不到”的错误，较难排查

我写某个 pyqt5 加载很多东西，一个“小”项目用了几十个三方包
我已经扔在一个文件里面集中加载了，后续的从这个文件 import 基本不耗时，就是打开时等待时间确实有点“焦虑”（约 30 秒，含一些预置的环境数据计算）
后来我加了一个 splash screen ，初始化窗口，并放了一个进度条，能看到%增长就没有那么大的焦虑感了

[ipwx]

1 、做一个启动器，监听端口做服务。
2 、收到要启动进程的请求，fork & exec 。
3 、传回结果。

……

然后你发现，你实现了一个 rq 。所以干脆直接用 rq 。顺便你说的这个问题在这一页 doc 上有写：

https://python-rq.org/docs/workers/#performance-notes

[LeeReamond]

很有趣，不想使用 ironpython 的话，倒也不是完全蛋疼的需求。

楼上两位提到两种解决方案，一种是通过 web 加载 import 包所需数据，不过我好奇这种方式加载的数据如何被 sys.modules 引用以实现正常 import 的效果。
另一种是创建进程然后动态 fork 的方案，比较好奇 fork 之后的子进程如何执行自定义内容的脚本，难道要靠 eval 或者某些对字节码的 hacking ？

[julyclyde]

site.py 功能呗

[ZXYF]

@julyclyde 我看了一下，好像这个文件只是负责 sys.path ？并没有加载模块，只是提供了路径？

[julyclyde]

@ZXYF 我觉得你在里边其实做啥都行吧，那就是个标准 py 脚本

[crazycabbage]

可以参考一下这个项目： https://github.com/8080labs/pyforest