如何保持导入的轻量级并且仍然正确键入注释？

Question

Tensorflow是超重进口。 我只想在需要时导入它。 但是，我有一个 model 加载 function 像这样：

from typing import Dict, Any
from keras.models import Model  # Heavy import! Takes 2 seconds or so!

# Model loading is a heavy task. Only do it once and keep it in memory
model = None  # type: Optional[Model]

def load_model(config: Dict[str, Any], shape) -> Model:
    """Load a model."""
    if globals()['model'] is None:
        globals()['model'] = create_model(wili.n_classes, shape)
        print(globals()['model'].summary())
    return globals()['model']

Answer 1

也许变量TYPE_CHECKING会帮助你：

如果仅前向引用（字符串文字）或注释中的类型注释需要导入，则可以在if TYPE_CHECKING中编写导入：这样它们就不会在运行时执行。

类型模块定义的TYPE_CHECKING常量在运行时为False ，但在类型检查时为True 。

例子：

# foo.py
from typing import List, TYPE_CHECKING

if TYPE_CHECKING:
    import bar

def listify(arg: 'bar.BarClass') -> 'List[bar.BarClass]':
    return [arg]

# bar.py
from typing import List
from foo import listify

class BarClass:
    def listifyme(self) -> 'List[BarClass]':
        return listify(self)

TYPE_CHECKING 也可用于避免导入循环。