import 在外面和在方法里面有什么区别，性能上有什么差异

Question

# 片段1
import time
s =time.time()
print(time.time())
print(time.time())
print(time.time())
print(time.time())
print(time.time())
print(format(time.time()-s,'f'))
# 片段2
def get_time():
    import time
    print(time.time())
s = time.time()
get_time()
get_time()
get_time()
get_time()
get_time()
print(format(time.time()-s,'f'))

两者性能上有什么差异？有什么区别？

本地python3输出

1538428458.134572
1538428458.134617
1538428458.134623
1538428458.134628
1538428458.1346319
0.000066
1538428458.1346502
1538428458.134655
1538428458.13466
1538428458.134665
1538428458.13467
0.000027

Answer 1

我了解的不够深入,但是你这个测试代码不能反应问题,我自己试了一下

import 的逻辑据我所知是这样的

如果当前引入的包已经被引入过了,那么不会重新引入,而是将其地址复制到当前作用域当中

py2的简单测试

In [1]: import time

In [2]: id(time)
Out[2]: 46466960

In [3]: def impt():
   ...:     import time as t
   ...:     print id(t)
   ...:

In [4]: impt()
46466960

逆序再来一次

In [1]: def impt():
   ...:     import time as t
   ...:     print id(t)
   ...:

In [2]: impt()
7866256

In [3]: import time

In [4]: id(time)
Out[4]: 7866256

可以看到,哪怕是在函数内部作用域先进行import,再在外部import,结果还是一样没有进行重复引入.

写成循环重复调用impt,得到的结果也是一样,每次打印的都是同一个内存地址.

然后我们试一下跨文件:

贴图片了,可以看到不同文件没什么影响.
通过这个测试我认为,import操作相当于将包引入到解释器当中,下次引入第一步是检查而不是重新引入,这在python交互模式的时候也可以感受到,比如numpy这样大一些的包,第一次引入的时候有一个可以感受到的延迟,再次引入就没有了,因为这次检测到这个包已经存在于这里了,只需要复制内存地址就可以了.

• 复制地址这个操作还是需要一点时间的,在循环里会有一点点点点点性能损失.
• 放在文件头位置相当于初始化时加载,放在函数内部可以做到懒加载...

以上

Answer 2

在函数中调用会多次导入这个包 ， 顶部导入只使用一次