python打包太慢

### Python 打包速度优化方法 Python项目打包过程中可能会遇到性能瓶颈，尤其是在处理大型依赖库或复杂文件结构时。以下是几种可以显著提升Python打包速度的策略： #### 1. 减少不必要的依赖 分析项目的`requirements.txt`或其他依赖管理工具中的依赖列表，移除未使用的第三方库。可以通过静态代码分析工具（如`pipdeptree`）来识别冗余依赖[^1]。 ```bash pip install pipdeptree pipdeptree --reverse ``` 通过这种方式，能够发现哪些依赖实际上并未被使用，从而减少打包过程中的资源消耗。 #### 2. 使用更高效的打包工具 传统的`setuptools`和`distutils`虽然功能强大，但在某些场景下可能不够高效。考虑切换到现代的打包工具，例如`poetry`或`pdm`，这些工具有更好的并行化支持以及缓存机制[^3]。 - **Poetry**: 提供内置的虚拟环境管理和依赖解析器。 - **PDM**: 类似于Poetry，但专注于更快的速度和更高的稳定性。 安装命令如下： ```bash # 安装 Poetry curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 - # 或者 PDM pip install pdm ``` #### 3. 利用增量构建技术 对于频繁修改的小型模块，采用增量构建方式可以大幅缩短重新打包的时间。许多现代构建工具（如`pyinstaller`）提供了类似的选项[^2]。 以`pyinstaller`为例，在生产环境中启用缓存模式： ```bash pyinstaller --workpath=/tmp/cache your_script.py ``` 此设置会保存中间产物至指定路径，避免每次运行都重复计算相同的步骤。 #### 4. 并行化压缩算法 如果最终目标是生成单个可执行文件，则可以选择不同的压缩级别或者开启多线程压缩。例如，`zipfile`标准库允许调整压缩等级，默认值为最高质量但最慢的速度；适当降低该参数即可获得平衡效果[^1]。 示例代码片段展示如何自定义ZipArchive行为： ```python import zipfile def create_archive(files, output_name="output.zip", compression_level=6): with zipfile.ZipFile(output_name, 'w', compresslevel=compression_level) as zipf: for file in files: zipf.write(file) create_archive(["example_file_1.txt", "example_file_2.txt"]) ``` 以上脚本默认设定了较低强度的压缩率（范围从0到9），既保证了一定程度上的体积缩减又兼顾了时间成本。 #### 5. 预编译扩展模块 部分纯C/C++实现的外部组件无法直接被打入常规解释器分发版中，因此需要提前完成它们各自的so/dll动态链接库形式转换工作后再加入整体框架里去[^3]。 具体做法包括但不限于运用wheel格式预先制作二进制发行版本等等措施。 --- ###