Python匯入效能 import載入測試

在使用python中，import是非常非常常用的。

那它效能怎麼樣呢？今天就想測測python的import效能。

首先，我這種測試，肯定不怎麼準，充其量只能提供個參照，大家看看，就圖乙個樂呵吧。

● linux下，用time.time()進行的測試

因為賦值操作是語言的最基礎操作，所以以賦值操作作為基準，做對比。

▲首先，確定賦值操作(a=1)的時間消耗：

3.09944152832e-06  (0.000003 s)

▲然後，我們來做一下import的測試：

1，如果匯入某個自定義模組的py檔案：

0.00202393531799   （平均0.002s）

▲匯入匯入某個自定義模組的pyc檔案：

0.000988006591797  （匯入pyc，速度快了一倍。平均0.001s ）

▲把自定義模組放在python的安裝目錄下：

0.000210046768188  （提高了乙個數量級！我沒看錯吧！）

▲匯入系統自帶的os模組os.pyc：

5.96046447754e-06  （為什麼匯入os模組，速度如此驚人呢？！）

▲匯入系統自帶的socket模組socket.pyc

0.00739884376526  （匯入socket模組pyc）

▲匯入第三方模組：

0.0939381122589  （這個速度，也算可以接受）

▲匯入第三方模組：

twisted.internet.protocol.protocol

0.144118070602  （匯入twisted這個第三方模組很耗效能啊……）

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● windows下，用time.clock()進行的測試

▲首先，確定賦值操作的時間消耗：

1.56498194252e-006

▲匯入系統自帶的os模組os.pyc：

5.10494109683e-006  （可以看出與linux的速度幾乎相同）

▲匯入匯入某個自定義模組的pyc檔案：

0.0225309700273  （似乎比linux慢一些……）

總結：個人估計，python的匯入，就是動態讀檔案的過程。檔案大，讀的就慢。如果不把匯入模組設計好，似乎會形成效能上的瓶頸。

除非是研究python底層的實現，才能搞懂匯入是怎麼回事，才能理解和突破速度瓶頸。

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