比较：import语句与__import_函数

Question

作为在正常情况下使用内置__import__（）问题的后续，我进行了一些测试，并遇到了令人惊讶的结果。

我在这里比较了传统的< code>import语句和对< code>__import__内置函数的调用的执行时间。为此，我在交互模式下使用以下脚本:

import timeit   

def test(module):    
    t1 = timeit.timeit("import {}".format(module))
    t2 = timeit.timeit("{0} = __import__('{0}')".format(module))
    print("import statement:   ", t1)
    print("__import__ function:", t2)
    print("t(statement) {} t(function)".format("<" if t1 < t2 else ">"))

与链接的问题一样，这里是导入sys以及其他一些标准模块时的比较：

>>> test('sys')
import statement:    0.319865173171288
__import__ function: 0.38428380458522987
t(statement) < t(function)

>>> test('math')
import statement:    0.10262547545597034
__import__ function: 0.16307580163101054
t(statement) < t(function)

>>> test('os')
import statement:    0.10251490255312312
__import__ function: 0.16240755669640627
t(statement) < t(function)

>>> test('threading')
import statement:    0.11349136644972191
__import__ function: 0.1673617034957573
t(statement) < t(function)

到目前为止，import比__import__（）更快。这对我来说很有意义，因为正如我在链接的帖子中所写的那样，我发现与CALL_FUNCTION相比，当后者导致对__IMPORT_的调用时，对IMPORT_NAME指令进行优化是合乎逻辑的。

但是当涉及到不太标准的模块时，结果正好相反：

>>> test('numpy')
import statement:    0.18907936340054476
__import__ function: 0.15840019037769792
t(statement) > t(function)

>>> test('tkinter')
import statement:    0.3798560809537861
__import__ function: 0.15899962771786136
t(statement) > t(function)

>>> test("pygame")
import statement:    0.6624641952621317
__import__ function: 0.16268579177259568
t(statement) > t(function)

执行时间差异背后的原因是什么？import语句在标准模块上更快的实际原因是什么？另一方面，为什么__import_函数与其他模块相比更快？

测试从Python 3.6开始

Answer 1

执行时间的差异背后的原因是什么？

导入语句有一个非常简单的路径。它导致IMPORT_NAME调用import_name并导入给定的模块（如果没有覆盖名称__import__）：

dis('import math')
  1           0 LOAD_CONST               0 (0)
              2 LOAD_CONST               1 (None)
              4 IMPORT_NAME              0 (math)
              6 STORE_NAME               0 (math)
              8 LOAD_CONST               1 (None)
             10 RETURN_VALUE

另一方面，__import__通过所有函数通过CALL_FUNCTION执行的泛型函数调用步骤：

dis('__import__(math)')
  1           0 LOAD_NAME                0 (__import__)
              2 LOAD_NAME                1 (math)
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 RETURN_VALUE

当然，它是内置的，比普通的py函数快得多，但它仍然比带有import_name的import语句慢。

这就是为什么它们之间的时间差是恒定的。使用@MSeifert片段（纠正了不公平的时间：-）并添加另一个打印，您可以看到以下内容：

import timeit   

def test(module):    
    exec("import {}".format(module))
    t2 = timeit.timeit("{0} = __import__('{0}')".format(module))
    t1 = timeit.timeit("import {}".format(module))
    print("import statement:   ", t1)
    print("__import__ function:", t2)
    print("t(statement) {} t(function)".format("<" if t1 < t2 else ">"))
    print('Diff: {}'.format(t2-t1))


for m in sys.builtin_module_names:
    test(m)

在我的机器上，它们之间有大约0.17的恒定差异（通常预期有轻微差异）

_{*值得注意的是，这些并不完全等价。__import__不做任何名称绑定，正如字节码所证明的那样。}

Answer 2

请记住，所有模块在第一次导入后都会缓存到< code>sys.modules中，因此...

无论如何，我的结果如下所示：

#!/bin/bash

itest() {
    echo -n "import $1: "
    python3 -m timeit "import $1"
    echo -n "__import__('$1'): "
    python3 -m timeit "__import__('$1')"
}

itest "sys"
itest "math"
itest "six"
itest "PIL"

• 导入系统： 0.481
• __import__（'sys'）： 0.586
• 导入数学：0.163
• __import__（'数学'）： 0.247
• 导入六： 0.157
• __import__（'六'）： 0.273
• 导入PIL： 0.162
• __import__（'PIL'）： 0.265

Answer 3

timeit 测量总执行时间，但模块的第一次导入（无论是通过导入还是__import__）都比后续导入慢 - 因为它是唯一实际执行模块初始化的导入。它必须在文件系统中搜索模块的文件，加载模块的源代码（最慢）或以前创建的字节码（慢但比解析.py文件快一点）或共享库（对于 C 扩展），执行初始化代码，并将模块对象存储在 sys.modules 中。后续导入将跳过所有这些并从 sys.modules 中检索模块对象。

如果颠倒顺序，结果将不同：

import timeit   

def test(module):    
    t2 = timeit.timeit("{0} = __import__('{0}')".format(module))
    t1 = timeit.timeit("import {}".format(module))
    print("import statement:   ", t1)
    print("__import__ function:", t2)
    print("t(statement) {} t(function)".format("<" if t1 < t2 else ">"))

test('numpy')
import statement:    0.4611093703134608
__import__ function: 1.275512785926014
t(statement) < t(function)

获得无偏差结果的最好方法是导入一次，然后进行计时:

import timeit   

def test(module):    
    exec("import {}".format(module))
    t2 = timeit.timeit("{0} = __import__('{0}')".format(module))
    t1 = timeit.timeit("import {}".format(module))
    print("import statement:   ", t1)
    print("__import__ function:", t2)
    print("t(statement) {} t(function)".format("<" if t1 < t2 else ">"))

test('numpy')
import statement:    0.4826306561727307
__import__ function: 0.9192819125911029
t(statement) < t(function)

所以，是的，导入总是比__import__快。