為了提高 python import 命令的性能，可以采取以下措施：1. 使用絕對導入，減少搜索模塊時間；2. 緩存導入模塊，避免重復導入；3. 使用預編譯模塊，加快后續導入；4. 使用凍結器應用程序，消除 import 需求；5. 減少依賴，降低 import 數量；6. 使用線程池，提高并行導入性能；7. 使用并發導入，并行導入多個模塊；8. 使用多進程導入，提升 cpu 密集型 import 效率；9. 使用懶惰導入，避免不必要的 import；10. 優化模塊代碼，加快模塊加載速度。

如何提高 Python import 命令的性能

import 命令用于加載 Python 模塊，這可能會對應用程序的啟動時間和運行時性能產生顯著影響。為了提高 import 的性能，可以采取以下措施：

1. 使用絕對導入

相對于相對導入（例如 from .module import class），絕對導入（例如 from module import Class）可以減少搜索模塊所需的時間。

2. 緩存導入的模塊

使用 importlib.import_module 函數可以緩存已導入的模塊，避免重復導入。

3. 使用預編譯模塊

Python 在啟動時會將經常使用的模塊預編譯為 .pyc 文件。這可以顯著加快 subsequent 導入。

4. 使用凍結器應用程序

凍結器應用程序將 Python 代碼和依賴項打包成單個可執行文件。這消除了 import 模塊的需要，從而提高了性能。

5. 減少依賴

減少應用程序對外部模塊的依賴可以減少 import 的數量，從而提高性能。

6. 使用線程池

對于需要并行導入多個模塊的應用程序，線程池可以提高性能。

7. 使用并發導入

使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 可以并發導入多個模塊。

8. 使用多進程導入

對于 CPU 密集型 import，使用 multiprocessing.Pool 可以通過在多個進程中并行執行 import 來提高性能。

9. 使用 lazy 導入

在模塊首次使用時進行懶惰導入可以避免不必要的 import，從而提高性能。

10. 優化模塊代碼

縮小模塊大小、避免循環導入和使用靜態分析工具可以提高模塊的加載速度，從而提高 import 的性能。