Python 从大型模块（如numpy、pandas）中自动删除未使用的代码

我正在为我公司的开发人员创建一个工具，它将接受一个python项目，使用

virtualenv

的

site packages

中所需的模块进行压缩，并在AWS Lambda函数中运行代码。我需要这样做，因为Lambda没有第三方模块，也不允许您使用

pip

进行安装，所以我必须自己带上它们。问题是代码总量也有250mb的限制，如果我有

numpy

+

pandas

，那已经超过了限制。然而，开发人员并没有使用这些模块的几乎全部功能，因此实际使用的代码量相比之下很小。我希望能够根据开发人员的项目使用情况，至少去掉一些未使用的代码，或者至少给我足够的信息，让我可以编写一个脚本来自动删除死代码。这是否存在，或者至少部分实现了？

您可以尝试一下，看起来它可以将大小减少一半左右。它支持模糊代码，压缩您的项目，并且它看起来有一个分析器来查找和排除未使用的导入

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编辑：链接到我答案中的文档，GitHub repo。

这个工具应该如何处理numpy的编译部分，包括链接库？我现在要做的是在EC2服务器上的

virtualenv

中安装这些模块（包括构建C扩展），它的操作系统和硬件与Lambda服务器几乎相同，然后将它们全部从

站点包中移出。这对于仅使用
numpy
模块有效。即使该工具可以收缩.py文件并移动其他文件，这也是一个巨大的好处。只要快速浏览一下
numpy
sitepackages
目录，我建议省略或清除标记为
tests
的目录。还要确保您没有同时拥有
py
和
pyc
文件。一些目录，如
ma
或
fft
可能会被删除。但是大多数其他的
numpy
是相互关联的<另一方面，如果使用code>scipy

，则它由独立的包组成，并且可以逐段使用。对于依赖项为numpy、scipy和pandas的代码，我们已经解决了这个问题。下面是我们如何遵循它的。这很好，但似乎我缩小整个模块的唯一方法是使用

.pyz

扩展，但我需要Lambda的原始

.py

。@nicolashahn我知道这是一个老问题，但你能找到一个解决方案来减少AWS Lambda层的代码大小吗？我真的不记得，这是3个工作之前的事了。很抱歉