为了提高 python import 命令的性能，可以采取以下措施：1. 使用绝对导入，减少搜索模块时间；2. 缓存导入模块，避免重复导入；3. 使用预编译模块，加快后续导入；4. 使用冻结器应用程序，消除 import 需求；5. 减少依赖，降低 import 数量；6. 使用线程池，提高并行导入性能；7. 使用并发导入，并行导入多个模块；8. 使用多进程导入，提升 cpu 密集型 import 效率；9. 使用懒惰导入，避免不必要的 import；10. 优化模块代码，加快模块加载速度。
如何提高 Python import 命令的性能
import 命令用于加载 Python 模块，这可能会对应用程序的启动时间和运行时性能产生显著影响。为了提高 import 的性能，可以采取以下措施：
1. 使用绝对导入
相对于相对导入（例如 from .module import class），绝对导入（例如 from module import Class）可以减少搜索模块所需的时间。
2. 缓存导入的模块
使用 importlib.import_module 函数可以缓存已导入的模块，避免重复导入。
3. 使用预编译模块
Python 在启动时会将经常使用的模块预编译为 .pyc 文件。这可以显着加快 subsequent 导入。
4. 使用冻结器应用程序
冻结器应用程序将 Python 代码和依赖项打包成单个可执行文件。这消除了 import 模块的需要，从而提高了性能。
5. 减少依赖
减少应用程序对外部模块的依赖可以减少 import 的数量，从而提高性能。
6. 使用线程池
对于需要并行导入多个模块的应用程序，线程池可以提高性能。
7. 使用并发导入
使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 可以并发导入多个模块。
8. 使用多进程导入
对于 CPU 密集型 import，使用 multiprocessing.Pool 可以通过在多个进程中并行执行 import 来提高性能。
9. 使用 lazy 导入
在模块首次使用时进行懒惰导入可以避免不必要的 import，从而提高性能。
10. 优化模块代码
缩小模块大小、避免循环导入和使用静态分析工具可以提高模块的加载速度，从而提高 import 的性能。
