Zen of Python
20.1K subscribers
1.29K photos
179 videos
36 files
3.3K links
Полный Дзен Пайтона в одном канале

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Сайт: https://tprg.ru/site

Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/xZOL
Download Telegram
Что вы чувствуете, когда осознаете, что текст написан GPT?
Anonymous Poll
48%
Отношусь нейтрально
35%
Терпеть не могу нагенеренное
8%
Не вижу разницы
9%
Другое
👏1🌚1
Зачем нужны «ленивые» (lazy) импорты

Когда модуль импортируется, интерпретатор выполняет весь код на глобальном уровне этого модуля, включая все его собственные импорты и инициализации. В больших приложениях и тестовых наборах это может заметно замедлять запуск и фазу сбора тестов. Поэтому идея «ленивого импорта» — откладывать импорт «тяжёлых» зависимостей до момента, когда они действительно понадобятся — помогает улучшить отзывчивость приложения и сократить время тестирования.


Переносим import внутрь функции

Самый очевидный и безопасный способ сделать импорт ленивым — переместить import из глобальной области видимости внутрь функции или метода, где ресурс реально используется. При таком подходе импорт произойдёт только при первом вызове этой функции (и далее кешируется в sys.modules, поэтому реальной «повторной» загрузки не происходит). Это даёт быстрый выигрыш для модулей, которые редко используются или инициализируют тяжёлые зависимости:


def do_heavy_task():
import heavy_lib
heavy_lib.run()


Плюсы: простота. Минусы: если импорт нужен во многих местах, придётся либо дублировать import (что допустимо), либо устанавливать глобальную переменную после первого импорта.


Вариант с importlib — когда нужно контролировать пространство имён

Если хочется более явного контроля (например, избежать появления имени в локальной области каждой функции), можно использовать importlib.import_module() и присваивать результат в переменную (глобальную или локальную). Это зачастую полезно при динамическом импорте по имени строки:

Пример:


from importlib import import_module

def use_feature():
mod = import_module("heavy_lib")
mod.do()



Как найти «тяжёлые» импорты — инструмент `python -X importtime

Прежде чем делать импорты ленивыми, полезно понять, что именно тормозит загрузку. Для этого есть встроенная опция: python -X importtime your_program.py — она выводит дерево импорта с временами, позволяя увидеть самые затратные узлы. Это особенно полезно при оптимизации большого проекта или ускорении фазы сбора тестов.


Особая зона внимания — pytest и фаза collection

Pytest во время collection импортирует все тестовые файлы — следовательно, импорты в глобальной области тестов будут исполнены на этапе collection, даже если сам тест не будет запущен. Это распространённый источник задержек в больших тестовых наборах. Решение — переносить импорты внутрь тестовых функций, использовать importlib внутри тестов.


«Глобальный» трюк

Если модуль содержит множество функций, которые все используют одну и ту же тяжёлую библиотеку, имеет смысл импортировать её при первом нужном вызове и сохранить в глобальной переменной модуля (через `global`).
Короткая иллюстрация:


# module.py
heavy = None

def first_use():
global heavy
if heavy is None:
import heavy_lib
heavy = heavy_lib
heavy.do()



Когда ленивые импорты — плохая идея

🔘 Если импорт жизненно важен для модуля и должен бросать ошибки во время старта (fail fast), откладывание импорта может скрыть проблему до момента выполнения, что усложнит отладку.
🔘 Когда импорт идёт с побочными эффектами, которые вы ожидаете увидеть при импортировании модуля — откладывая импорт, вы меняете поведение.

#основы
@zen_of_python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
​​blind_watermark | Невидимые, но все же водяные знаки

Новый уровень вотермарков — «слепые» (blind). Обычный человек не увидит разницы между изображениями до и после, но специальный алгоритм сможет, даже при издевательствах над изображением вроде обрезки или поворота. Библиотека позволяет быстро навесить такую защиту на ваш контент и распознать ее.