python导入的缓存机制

问题来源：

logger文件

import sys

from loguru import logger

from app.internal.component.configer import settings


def configure_logger():
    """
    多进程环境，需要确保子进程能拿到正确初始化的logger实例
    :return:
    """
    logger.remove()


logger.add(settings.logFilePath, rotation=settings.logRotation, retention=settings.logRetention,
           enqueue=True, backtrace=True, diagnose=True, level=settings.logLevel,
           format="{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level} | {file} | {line} |{message}")

logger.add(sys.stderr, enqueue=True, backtrace=True, diagnose=True, level=settings.logLevel,
           format="{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level} | {file} | {line} | {message}")
print('load logger')

main文件中调用
from app.internal.component.logger import logger
会执行print语句输出： load logger
configure_logger()
然后执行子进程
每个子进程都会有from app.internal.component.logger import logger
但没有执行print语句，且Logger.info打印的日志也没有输出

为什么会这样呢

可以说明支进程加载logger时是没有真正加载那个文件的；从gpt4上得到的答案：
Python 的模块导入机制确实包含了一个缓存机制。当你第一次导入一个模块时，Python 会执行两个主要步骤：

• 加载：Python 查找模块，编译成字节码（如果需要的话），然后执行模块的代码。
• 缓存：一旦模块被加载，它会被缓存到一个名为 sys.modules 的字典中。
• sys.modules 字典是 Python 用来跟踪已经加载模块的地方。字典的键是模块的名称，值是模块对象本身。如果你尝试再次导入同一个模块，Python 会首先检查 sys.modules 来看是否已经存在一个条目，如果存在，Python 就会使用缓存的模块而不是重新加载它。这就是为什么模块级别的代码（包括打印语句、函数定义等）只会在第一次导入时执行一次的原因。

如果你想要看到这个缓存机制的实际效果，你可以这样做：

import sys

# 查看sys.modules中的条目数量
print(len(sys.modules))

# 导入一个新模块
import math

# 再次查看sys.modules中的条目数量，应该增加了
print(len(sys.modules))

# 再次导入相同的模块并不会增加sys.modules中的条目数量
import math

# 数量保持不变
print(len(sys.modules))

# 显示math模块的缓存对象
print(sys.modules['math'])

这个缓存机制使得模块导入在性能上更加高效，因为它避免了重复的加载和初始化过程。然而，这也意味着如果模块中有可变的状态或者执行了某些操作（比如打印信息），这些只会在第一次导入时发生。