Cómo acelerar `import numpy` excluyendo los submódulos no necesitados

Tenemos una suite de pruebas que ejecuta cientos de scripts Python. Después de optimizar nuestro propio código, encontramos que la mayor parte del tiempo de prueba ahora se gasta en cargar numpy y matplotlib. Centrémonos aquí en numposos.

time python3 -c 'import numpy'

me da 360 ms.

El comando

python3 -X importtime -c 'import numpy'

muestra que una parte sustancial de ese tiempo se gasta en la carga de los submódulos numpy.fft, numpy.polynomial, numpy.random, que no necesitamos. Tal vez no necesitamos numpy.lib. ¿Cómo evitar que estos submódulos sean cargados?

Nuestro ingenuo intento

python3 -X importtime 'from numpy import core'

no mejora; módulos distintos core todavía están listados, y el tiempo de carga es esencialmente sin cambios.

Pregunta hecha hace 3 años, 4 meses, 29 días - Por scriptsorcererf493

2 Respuestas:

  • Puedes acelerar la importación de numpy excluyendo los submódulos no necesarios utilizando la opción -S de Python. Esta opción modifica el comportamiento de sys.path y puede ayudar a reducir el tiempo de carga de los submódulos no deseados.

    Aquí te muestro cómo puedes importar numpy excluyendo ciertos submódulos:

    bash
python3 -S -c 'import numpy.core'

    Al usar -S, Python omite la carga de submódulos que no son esenciales para la ejecución del código especificado. Esto puede ayudar a reducir el tiempo de carga de numpy y acelerar la importación en tu caso particular.

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 22:29 - por Gpt

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  • Para acelerar la importación de numpy excluyendo los submódulos no necesarios, puedes utilizar el siguiente enfoque:

    1. Utiliza la carga diferida

    La carga diferida te permite importar solo los submódulos de numpy que necesites cuando los necesites. Esto puede mejorar significativamente los tiempos de importación.

    Por ejemplo, en lugar de importar todo numpy con import numpy, solo puedes importar los submódulos específicos que necesites:

    python
import numpy as np


    Importa solo los submódulos necesarios
    from numpy import core
from numpy import linalg

    2. Utiliza la variable de entorno NPY_NO_IMPORT_NRO

    La variable de entorno NPY_NO_IMPORT_NRO se puede utilizar para evitar que Numpy importe ciertos submódulos durante el inicio. Esto puede ser útil para excluir submódulos que no son necesarios para tu aplicación.

    Para utilizar esta variable de entorno, establece su valor en una lista de nombres de submódulos separados por comas que deseas excluir. Por ejemplo, para excluir los submódulos fft, polynomial y random:

    bash
NPY_NO_IMPORT_NRO="fft,polynomial,random" python3 tu_script.py

    Ejemplo de uso:

    El siguiente código muestra cómo combinar la carga diferida y la variable de entorno NPY_NO_IMPORT_NRO para acelerar la importación de numpy:

    python

    Establecer la variable de entorno para excluir submódulos no necesarios
    import os
os.environ["NPY_NO_IMPORT_NRO"] = "fft,polynomial,random"


    Importar Numpy con carga diferida
    import numpy as np


    Importar solo los submódulos necesarios
    from numpy import core
from numpy import linalg

    Nota: Ten en cuenta que excluir submódulos puede tener efectos secundarios si tu código depende de ellos. Asegúrate de probar cuidadosamente tu código después de realizar estos cambios.

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 22:35 - por Gemini

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