Python PyDev导入时间比使用命令行慢10倍

我是python新手，在Eclipse中使用PyDev时，每当我尝试执行正在处理的代码时，我都会注意到启动时间极其缓慢。我把范围缩小到库导入

例如，如果我运行以下代码

import timeit
startTime = timeit.default_timer()

import numpy as np
print("loaded numpy: ", timeit.default_timer() - startTime)

import pandas as pd
print("loaded pandas: ", timeit.default_timer() - startTime)

from pandas import ExcelWriter
print("loaded sub-pandas 1: ", timeit.default_timer() - startTime)

from pandas import DataFrame
print("loaded sub-pandas 2: ", timeit.default_timer() - startTime)

import timeit
print("loaded timeit: ", timeit.default_timer() - startTime)

from sqlalchemy.sql.expression import false
print("loaded sqlalchemy: ", timeit.default_timer() - startTime)

import os
print("loaded os: ", timeit.default_timer() - startTime)

PyDev的基准时间为：

    loaded numpy:  6.791420515378803
    loaded pandas:  13.315319435084618
    loaded sub-pandas 1:  13.31538835744522
    loaded sub-pandas 2:  13.315418989605488
    loaded timeit:  13.315443057731413
    loaded sqlalchemy:  13.668371856921556
    loaded os:  13.668398113058927

在执行命令行时，它将是：

loaded numpy:  1.6967744335238362
loaded pandas:  3.7941380255968165
loaded sub-pandas 1:  3.7944563812624534
loaded sub-pandas 2:  3.795081787867914
loaded timeit:  3.795144146194173
loaded sqlalchemy:  3.915562085554165
loaded os:  3.915884087905548

有人能帮我弄清这件事吗？即使使用命令行选项4s来加载两个标准库，似乎也有点过头了

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谢谢大家!

经过两天的洗头，这个问题不知何故与项目所在地有关。如果项目

py

文件位于本地，则运行速度会很快，如果它们位于办公室网络，则运行速度会显著降低

请注意，anaconda 3.6安装在本地。还要注意的是，我们的网络延迟并没有那么糟糕。所以我不太清楚为什么会发生这种行为

因此，将项目移动到C驱动器可以将事情加速到可接受的加载时间

以下是位于本地的新项目的输出：

loaded numpy:  0.14122337554736752
loaded pandas:  0.5681306651263066
loaded sub-pandas 1:  0.568159473943701
loaded sub-pandas 2:  0.5681747900238348
loaded timeit:  0.5681882827610955
loaded sqlalchemy:  0.6529934184615654
loaded os:  0.6530225919475344

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我要说的是，在网络上使用任何东西都会大大降低速度，而且速度降低一个数量级似乎很正常（python会反复加载东西——根据操作系统的不同，它可能会缓存一些东西，但与使用本地设备相比，它仍然会非常慢……——理想情况下，使用本地SSD；）让我感到困惑的是，如果Anaconda和PyDev安装在本地计算机上，为什么这会很重要。除了最初在网络上打开项目文件之外，您不会期望任何网络流量吗？不是真的。。。对于任何导入执行，python可能会遍历PYTHONPATH中的所有可用目录，因此，如果其中一个目录是远程的，那么它在任何导入时都会触动网络。这正是为什么它令人困惑的原因——网络上没有安装库