Dynamische Importe mit importlib: Modulladen zur Laufzeit und Plugin-Architekturen für ein globales Publikum

In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Softwareentwicklung sind Flexibilität und Erweiterbarkeit von größter Bedeutung. Mit zunehmender Komplexität von Projekten und dem wachsenden Bedarf an Modularität suchen Entwickler oft nach Möglichkeiten, Code zur Laufzeit dynamisch zu laden und zu integrieren. Pythons integriertes importlib-Modul bietet hierfür eine leistungsstarke Lösung, die anspruchsvolle Plugin-Architekturen und robustes Modulladen zur Laufzeit ermöglicht. Dieser Beitrag befasst sich mit den Feinheiten dynamischer Importe mithilfe von importlib und untersucht deren Anwendungen, Vorteile und Best Practices für eine vielfältige, globale Entwicklergemeinschaft.

Grundlagen dynamischer Importe

Traditionell werden Python-Module zu Beginn der Skriptausführung mit der import-Anweisung importiert. Dieser statische Importprozess stellt Module und deren Inhalte während des gesamten Lebenszyklus des Programms zur Verfügung. Es gibt jedoch viele Szenarien, in denen dieser Ansatz nicht ideal ist:

• Plugin-Systeme: Benutzern oder Administratoren die Möglichkeit geben, die Funktionalität einer Anwendung durch das Hinzufügen neuer Module zu erweitern, ohne den Kern-Codebestand zu ändern.
• Konfigurationsgesteuertes Laden: Laden spezifischer Module oder Komponenten basierend auf externen Konfigurationsdateien oder Benutzereingaben.
• Ressourcenoptimierung: Laden von Modulen nur dann, wenn sie benötigt werden, wodurch die anfängliche Startzeit und der Speicherbedarf reduziert werden.
• Dynamische Codegenerierung: Kompilieren und Laden von Code, der spontan generiert wird.

Dynamische Importe ermöglichen es uns, diese Einschränkungen zu überwinden, indem wir Module programmatisch während der Programmausführung laden. Das bedeutet, wir können entscheiden, was wir importieren, wann wir es importieren und sogar wie wir es importieren – alles basierend auf Laufzeitbedingungen.

Die Rolle von importlib

Das importlib-Paket, Teil der Python-Standardbibliothek, bietet eine API zur Implementierung des Importverhaltens. Es bietet eine tiefere Schnittstelle zum Importmechanismus von Python als die eingebaute import-Anweisung. Für dynamische Importe sind die am häufigsten verwendeten Funktionen:

• importlib.import_module(name, package=None): Diese Funktion importiert das angegebene Modul und gibt es zurück. Es ist der einfachste Weg, einen dynamischen Import durchzuführen, wenn Sie den Namen des Moduls kennen.

• importlib.util-Modul: Dieses Untermodul bietet Dienstprogramme für die Arbeit mit dem Importsystem, einschließlich Funktionen zum Erstellen von Modulspezifikationen, zum Erstellen von Modulen von Grund auf und zum Laden von Modulen aus verschiedenen Quellen.

importlib.import_module(): Der einfachste Ansatz

Beginnen wir mit dem einfachsten und häufigsten Anwendungsfall: dem Importieren eines Moduls anhand seines Namens als Zeichenkette.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Sie eine Verzeichnisstruktur wie diese haben:

            my_app/
  __init__.py
  main.py
  plugins/
    __init__.py
    plugin_a.py
    plugin_b.py

            

              
                Copy
              
            
          

Und innerhalb von plugin_a.py und plugin_b.py haben Sie Funktionen oder Klassen:

            # plugins/plugin_a.py
def greet():
    print("Hallo von Plugin A!")

class FeatureA:
    def __init__(self):
        print("Feature A initialisiert.")

            

              
                Copy
              
            
          

            # plugins/plugin_b.py
def farewell():
    print("Auf Wiedersehen von Plugin B!")

class FeatureB:
    def __init__(self):
        print("Feature B initialisiert.")

            

              
                Copy
              
            
          

In main.py können Sie diese Plugins dynamisch importieren, basierend auf externen Eingaben wie einer Konfigurationsvariable oder der Wahl des Benutzers.

            # main.py
import importlib
import os

# Angenommen, wir erhalten den Plugin-Namen aus einer Konfiguration oder Benutzereingabe
# Zur Demonstration verwenden wir eine Variable
selected_plugin_name = "plugin_a"

# Den vollständigen Modulpfad erstellen
module_path = f"my_app.plugins.{selected_plugin_name}"

try:
    # Das Modul dynamisch importieren
    plugin_module = importlib.import_module(module_path)
    print(f"Modul erfolgreich importiert: {module_path}")

    # Jetzt können Sie auf seine Inhalte zugreifen
    if hasattr(plugin_module, 'greet'):
        plugin_module.greet()

    if hasattr(plugin_module, 'FeatureA'):
        feature_instance = plugin_module.FeatureA()

except ModuleNotFoundError:
    print(f"Fehler: Plugin '{selected_plugin_name}' nicht gefunden.")
except Exception as e:
    print(f"Ein Fehler ist beim Import oder bei der Ausführung aufgetreten: {e}")

            

              
                Copy
              
            
          

Dieses einfache Beispiel zeigt, wie importlib.import_module() verwendet werden kann, um Module anhand ihrer String-Namen zu laden. Das package-Argument kann nützlich sein, wenn relativ zu einem bestimmten Paket importiert wird, aber für Top-Level-Module oder Module innerhalb einer bekannten Paketstruktur ist die Angabe des reinen Modulnamens oft ausreichend.

importlib.util: Erweitertes Laden von Modulen

Während importlib.import_module() für bekannte Modulnamen hervorragend geeignet ist, bietet das importlib.util-Modul eine feinere Kontrolle und ermöglicht Szenarien, in denen Sie möglicherweise keine Standard-Python-Datei haben oder Module aus beliebigem Code erstellen müssen.

Wichtige Funktionalitäten in importlib.util umfassen:

• spec_from_file_location(name, location, *, loader=None, is_package=None): Erstellt eine Modulspezifikation aus einem Dateipfad.
• module_from_spec(spec): Erstellt ein leeres Modulobjekt aus einer Modulspezifikation.
• loader.exec_module(module): Führt den Code des Moduls innerhalb des gegebenen Modulobjekts aus.

Lassen Sie uns veranschaulichen, wie man ein Modul direkt aus einem Dateipfad lädt, ohne dass es sich in sys.path befindet (obwohl man dies normalerweise sicherstellen würde).

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Python-Datei namens custom_plugin.py, die sich unter /pfad/zu/ihren/plugins/custom_plugin.py befindet:

            # custom_plugin.py
def activate_feature():
    print("Benutzerdefiniertes Feature aktiviert!")

            

              
                Copy
              
            
          

Sie können diese Datei mit importlib.util als Modul laden:

            import importlib.util
import os

plugin_file_path = "/pfad/zu/ihren/plugins/custom_plugin.py"
module_name = "custom_plugin_loaded_dynamically"

# Sicherstellen, dass die Datei existiert
if not os.path.exists(plugin_file_path):
    print(f"Fehler: Plugin-Datei nicht unter {plugin_file_path} gefunden")
else:
    try:
        # Eine Modulspezifikation erstellen
        spec = importlib.util.spec_from_file_location(module_name, plugin_file_path)
        if spec is None:
            print(f"Konnte keine Spezifikation für {plugin_file_path} erstellen")
        else:
            # Ein neues Modulobjekt basierend auf der Spezifikation erstellen
            plugin_module = importlib.util.module_from_spec(spec)
            # Das Modul zu sys.modules hinzufügen, damit es bei Bedarf an anderer Stelle importiert werden kann
            # import sys
            # sys.modules[module_name] = plugin_module

            # Den Code des Moduls ausführen
            spec.loader.exec_module(plugin_module)
            print(f"Modul '{module_name}' erfolgreich von {plugin_file_path} geladen")

            # Auf seine Inhalte zugreifen
            if hasattr(plugin_module, 'activate_feature'):
                plugin_module.activate_feature()

    except Exception as e:
        print(f"Ein Fehler ist aufgetreten: {e}")

            

              
                Copy
              
            
          

Dieser Ansatz bietet größere Flexibilität und ermöglicht es Ihnen, Module von beliebigen Orten oder sogar aus In-Memory-Code zu laden, was besonders nützlich für komplexere Plugin-Architekturen ist.

Aufbau von Plugin-Architekturen mit importlib

Die überzeugendste Anwendung dynamischer Importe ist die Erstellung robuster und erweiterbarer Plugin-Architekturen. Ein gut konzipiertes Plugin-System ermöglicht es Drittentwicklern oder sogar internen Teams, die Funktionalität einer Anwendung zu erweitern, ohne Änderungen am Kern-Anwendungscode vornehmen zu müssen. Dies ist entscheidend, um auf einem globalen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, da es eine schnelle Feature-Entwicklung und Anpassung ermöglicht.

Schlüsselkomponenten einer Plugin-Architektur:

1. Plugin-Erkennung: Die Anwendung benötigt einen Mechanismus, um verfügbare Plugins zu finden. Dies kann durch das Scannen bestimmter Verzeichnisse, die Überprüfung einer Registrierung oder das Lesen von Konfigurationsdateien erfolgen.
2. Plugin-Schnittstelle (API): Definieren Sie einen klaren Vertrag oder eine Schnittstelle, an die sich alle Plugins halten müssen. Dies stellt sicher, dass Plugins auf vorhersehbare Weise mit der Kernanwendung interagieren. Dies kann durch abstrakte Basisklassen (ABCs) aus dem abc-Modul oder einfach durch Konventionen (z. B. die Forderung nach spezifischen Methoden oder Attributen) erreicht werden.
3. Plugin-Laden: Verwenden Sie importlib, um die entdeckten Plugins dynamisch zu laden.
4. Plugin-Registrierung und -Verwaltung: Nach dem Laden müssen Plugins bei der Anwendung registriert und potenziell verwaltet werden (z. B. gestartet, gestoppt, aktualisiert).
5. Plugin-Ausführung: Die Kernanwendung ruft die von den geladenen Plugins bereitgestellte Funktionalität über die definierte Schnittstelle auf.

Beispiel: Ein einfacher Plugin-Manager

Skizzieren wir einen strukturierteren Ansatz für einen Plugin-Manager, der importlib verwendet.

Definieren Sie zuerst eine Basisklasse oder eine Schnittstelle für Ihre Plugins. Wir werden eine abstrakte Basisklasse für eine starke Typisierung und klare Vertragsdurchsetzung verwenden.

            # plugins/base.py
from abc import ABC, abstractmethod

class BasePlugin(ABC):
    @abstractmethod
    def activate(self):
        """Aktiviert die Funktionalität des Plugins."""
        pass

    @abstractmethod
    def get_name(self):
        """Gibt den Namen des Plugins zurück."""
        pass

            

              
                Copy
              
            
          

Erstellen Sie nun eine Plugin-Manager-Klasse, die das Auffinden und Laden übernimmt.

            # plugin_manager.py
import importlib
import os
import pkgutil

# Angenommen, Plugins befinden sich in einem 'plugins'-Verzeichnis relativ zum Skript oder sind als Paket installiert
# Für einen globalen Ansatz überlegen, wie Plugins installiert werden könnten (z.B. mit pip)
PLUGIN_DIR = "plugins"

class PluginManager:
    def __init__(self):
        self.loaded_plugins = {}

    def discover_and_load_plugins(self):
        """Durchsucht das PLUGIN_DIR nach Modulen und lädt sie, wenn es gültige Plugins sind."""
        print(f"Suche nach Plugins in: {os.path.abspath(PLUGIN_DIR)}")
        if not os.path.exists(PLUGIN_DIR) or not os.path.isdir(PLUGIN_DIR):
            print(f"Plugin-Verzeichnis '{PLUGIN_DIR}' nicht gefunden oder ist kein Verzeichnis.")
            return

        # Verwendung von pkgutil, um Untermodule innerhalb eines Pakets/Verzeichnisses zu finden
        # Dies ist für Paketstrukturen robuster als einfaches os.listdir
        for importer, modname, ispkg in pkgutil.walk_packages([PLUGIN_DIR]):
            # Den vollständigen Modulnamen erstellen (z.B. 'plugins.plugin_a')
            full_module_name = f"{PLUGIN_DIR}.{modname}"
            print(f"Potenzielles Plugin-Modul gefunden: {full_module_name}")
            try:
                # Das Modul dynamisch importieren
                module = importlib.import_module(full_module_name)
                print(f"Modul importiert: {full_module_name}")

                # Nach Klassen suchen, die von BasePlugin erben
                for name, obj in vars(module).items():
                    if isinstance(obj, type) and issubclass(obj, BasePlugin) and obj is not BasePlugin:
                        # Das Plugin instanziieren
                        plugin_instance = obj()
                        plugin_name = plugin_instance.get_name()
                        if plugin_name not in self.loaded_plugins:
                            self.loaded_plugins[plugin_name] = plugin_instance
                            print(f"Plugin geladen: '{plugin_name}' ({full_module_name})")
                        else:
                            print(f"Warnung: Plugin mit dem Namen '{plugin_name}' wurde bereits von {full_module_name} geladen. Überspringe.")
            except ModuleNotFoundError:
                print(f"Fehler: Modul '{full_module_name}' nicht gefunden. Dies sollte mit pkgutil nicht passieren.")
            except ImportError as e:
                print(f"Fehler beim Importieren von Modul '{full_module_name}': {e}. Es ist möglicherweise kein gültiges Plugin oder hat nicht erfüllte Abhängigkeiten.")
            except Exception as e:
                print(f"Ein unerwarteter Fehler ist beim Laden des Plugins von '{full_module_name}' aufgetreten: {e}")

    def get_plugin(self, name):
        """Ein geladenes Plugin anhand seines Namens abrufen."""
        return self.loaded_plugins.get(name)

    def list_loaded_plugins(self):
        """Gibt eine Liste der Namen aller geladenen Plugins zurück."""
        return list(self.loaded_plugins.keys())

            

              
                Copy
              
            
          

Und hier sind einige Beispiel-Plugin-Implementierungen:

            # plugins/plugin_a.py
from plugins.base import BasePlugin

class PluginA(BasePlugin):
    def activate(self):
        print("Plugin A ist jetzt aktiv!")

    def get_name(self):
        return "PluginA"

            

              
                Copy
              
            
          

            # plugins/another_plugin.py
from plugins.base import BasePlugin

class AnotherPlugin(BasePlugin):
    def activate(self):
        print("AnotherPlugin führt seine Aktion aus.")

    def get_name(self):
        return "AnotherPlugin"

            

              
                Copy
              
            
          

Schließlich würde der Hauptanwendungscode den PluginManager verwenden:

            # main_app.py
from plugin_manager import PluginManager

if __name__ == "__main__":
    manager = PluginManager()
    manager.discover_and_load_plugins()

    print("\n--- Aktiviere Plugins ---")
    plugin_names = manager.list_loaded_plugins()
    if not plugin_names:
        print("Es wurden keine Plugins geladen.")
    else:
        for name in plugin_names:
            plugin = manager.get_plugin(name)
            if plugin:
                plugin.activate()

    print("\n--- Überprüfe ein spezifisches Plugin ---")
    specific_plugin = manager.get_plugin("PluginA")
    if specific_plugin:
        print(f"{specific_plugin.get_name()} gefunden!")
    else:
        print("PluginA nicht gefunden.")

            

              
                Copy
              
            
          

Um dieses Beispiel auszuführen:

1. Erstellen Sie ein Verzeichnis mit dem Namen plugins.
2. Platzieren Sie base.py (mit BasePlugin), plugin_a.py (mit PluginA) und another_plugin.py (mit AnotherPlugin) in das plugins-Verzeichnis.
3. Speichern Sie die Dateien plugin_manager.py und main_app.py außerhalb des plugins-Verzeichnisses.
4. Führen Sie python main_app.py aus.

Dieses Beispiel zeigt, wie importlib in Kombination mit strukturiertem Code und Konventionen eine dynamische und erweiterbare Anwendung schaffen kann. Die Verwendung von pkgutil.walk_packages macht den Entdeckungsprozess für verschachtelte Paketstrukturen robuster, was für größere, besser organisierte Projekte von Vorteil ist.

Globale Überlegungen für Plugin-Architekturen

Beim Erstellen von Anwendungen für ein globales Publikum bieten Plugin-Architekturen immense Vorteile, da sie regionale Anpassungen und Erweiterungen ermöglichen. Dies führt jedoch auch zu Komplexitäten, die berücksichtigt werden müssen:

• Lokalisierung und Internationalisierung (i18n/l10n): Plugins müssen möglicherweise mehrere Sprachen unterstützen. Die Kernanwendung sollte Mechanismen zur Internationalisierung von Zeichenketten bereitstellen, und Plugins sollten diese nutzen.
• Regionale Abhängigkeiten: Plugins können von spezifischen regionalen Daten, APIs oder Compliance-Anforderungen abhängen. Der Plugin-Manager sollte idealerweise solche Abhängigkeiten handhaben und möglicherweise das Laden inkompatibler Plugins in bestimmten Regionen verhindern.
• Installation und Verteilung: Wie werden Plugins global verteilt? Die Verwendung des Python-Verpackungssystems (setuptools, pip) ist der Standard und der effektivste Weg. Plugins können als separate Pakete veröffentlicht werden, von denen die Hauptanwendung abhängt oder die sie entdecken kann.
• Sicherheit: Das dynamische Laden von Code aus externen Quellen (Plugins) birgt Sicherheitsrisiken. Implementierungen müssen sorgfältig abwägen:
  • Code-Sandboxing: Einschränken, was geladener Code tun kann. Die Standardbibliothek von Python bietet kein starkes Sandboxing von Haus aus, daher erfordert dies oft ein sorgfältiges Design oder Lösungen von Drittanbietern.
  • Signaturprüfung: Sicherstellen, dass Plugins aus vertrauenswürdigen Quellen stammen.
  • Berechtigungen: Plugins nur die minimal notwendigen Berechtigungen gewähren.
• Versionskompatibilität: Da sich die Kernanwendung und die Plugins weiterentwickeln, ist die Gewährleistung der Rückwärts- und Vorwärtskompatibilität entscheidend. Die Versionierung von Plugins und der Kern-API ist unerlässlich. Der Plugin-Manager muss möglicherweise die Plugin-Versionen mit den Anforderungen abgleichen.
• Leistung: Während dynamisches Laden den Start optimieren kann, können schlecht geschriebene Plugins oder übermäßige dynamische Operationen die Leistung beeinträchtigen. Profiling und Optimierung sind der Schlüssel.
• Fehlerbehandlung und -berichterstattung: Wenn ein Plugin fehlschlägt, sollte es nicht die gesamte Anwendung zum Absturz bringen. Robuste Fehlerbehandlungs-, Protokollierungs- und Berichtsmechanismen sind unerlässlich, insbesondere in verteilten oder vom Benutzer verwalteten Umgebungen.

Best Practices für die globale Plugin-Entwicklung:

• Klare API-Dokumentation: Stellen Sie eine umfassende und leicht zugängliche Dokumentation für Plugin-Entwickler bereit, die die API, Schnittstellen und erwarteten Verhaltensweisen beschreibt. Dies ist für eine vielfältige Entwicklerbasis von entscheidender Bedeutung.
• Standardisierte Plugin-Struktur: Erzwingen Sie eine konsistente Struktur und Namenskonvention für Plugins, um die Entdeckung und das Laden zu vereinfachen.
• Konfigurationsmanagement: Ermöglichen Sie Benutzern, Plugins zu aktivieren/deaktivieren und ihr Verhalten über Konfigurationsdateien, Umgebungsvariablen oder eine GUI zu konfigurieren.
• Abhängigkeitsmanagement: Wenn Plugins externe Abhängigkeiten haben, dokumentieren Sie diese klar. Erwägen Sie die Verwendung von Tools, die bei der Verwaltung dieser Abhängigkeiten helfen.
• Testen: Entwickeln Sie eine robuste Testsuite für den Plugin-Manager selbst und stellen Sie Richtlinien für das Testen einzelner Plugins bereit. Automatisiertes Testen ist für globale Teams und verteilte Entwicklung unerlässlich.

Fortgeschrittene Szenarien und Überlegungen

Laden aus nicht standardmäßigen Quellen

Über reguläre Python-Dateien hinaus kann importlib.util verwendet werden, um Module zu laden aus:

• In-Memory-Zeichenketten: Kompilieren und Ausführen von Python-Code direkt aus einer Zeichenkette.
• ZIP-Archiven: Laden von Modulen, die in ZIP-Dateien verpackt sind.
• Benutzerdefinierten Ladern: Implementierung eines eigenen Laders für spezielle Datenformate oder Quellen.

Laden aus einer In-Memory-Zeichenkette:

            import importlib.util

module_name = "dynamic_code_module"
code_string = "\ndef say_hello_from_string():\n    print('Hallo aus dynamischem String-Code!')\n"

try:
    # Erstelle eine Modulspezifikation ohne Dateipfad, aber mit einem Namen
    spec = importlib.util.spec_from_loader(module_name, loader=None)
    if spec is None:
        print("Konnte keine Spezifikation für dynamischen Code erstellen.")
    else:
        # Modul aus Spezifikation erstellen
        dynamic_module = importlib.util.module_from_spec(spec)
        # Führe den Code-String innerhalb des Moduls aus
        exec(code_string, dynamic_module.__dict__)

        # Sie können jetzt auf Funktionen von dynamic_module zugreifen
        if hasattr(dynamic_module, 'say_hello_from_string'):
            dynamic_module.say_hello_from_string()

except Exception as e:
    print(f"Ein Fehler ist aufgetreten: {e}")

            

              
                Copy
              
            
          

Dies ist leistungsstark für Szenarien wie das Einbetten von Skripting-Fähigkeiten oder das Erzeugen kleiner, spontaner Hilfsfunktionen.

Das Import-Hooks-System

importlib bietet auch Zugriff auf das Import-Hooks-System von Python. Durch die Manipulation von sys.meta_path und sys.path_hooks können Sie den gesamten Importprozess abfangen und anpassen. Dies ist eine fortgeschrittene Technik, die typischerweise von Werkzeugen wie Paketmanagern oder Test-Frameworks verwendet wird.

Für die meisten praktischen Anwendungen ist die Verwendung von importlib.import_module und importlib.util zum Laden ausreichend und weniger fehleranfällig als die direkte Manipulation von Import-Hooks.

Neuladen von Modulen

Manchmal müssen Sie möglicherweise ein Modul neu laden, das bereits importiert wurde, vielleicht weil sich sein Quellcode geändert hat. importlib.reload(module) kann für diesen Zweck verwendet werden. Seien Sie jedoch vorsichtig: Das Neuladen kann unbeabsichtigte Nebenwirkungen haben, insbesondere wenn andere Teile Ihrer Anwendung Referenzen auf das alte Modul oder seine Komponenten halten. Es ist oft besser, die Anwendung neu zu starten, wenn sich Moduldefinitionen erheblich ändern.

Caching und Leistung

Das Importsystem von Python speichert importierte Module in sys.modules. Wenn Sie ein Modul dynamisch importieren, das bereits importiert wurde, gibt Python die zwischengespeicherte Version zurück. Dies ist im Allgemeinen gut für die Leistung. Wenn Sie einen erneuten Import erzwingen müssen (z. B. während der Entwicklung oder beim Hot-Reloading), müssen Sie das Modul aus sys.modules entfernen, bevor Sie es erneut importieren, oder importlib.reload() verwenden.

Fazit

importlib ist ein unverzichtbares Werkzeug für Python-Entwickler, die flexible, erweiterbare und dynamische Anwendungen erstellen möchten. Ob Sie eine anspruchsvolle Plugin-Architektur erstellen, Komponenten basierend auf Laufzeitkonfigurationen laden oder die Ressourcennutzung optimieren – dynamische Importe bieten die nötige Leistung und Kontrolle.

Für ein globales Publikum ermöglicht die Nutzung dynamischer Importe und Plugin-Architekturen die Anpassung von Anwendungen an unterschiedliche Marktbedürfnisse, die Integration regionaler Funktionen und die Förderung eines breiteren Entwickler-Ökosystems. Es ist jedoch entscheidend, diese fortgeschrittenen Techniken mit sorgfältiger Berücksichtigung von Sicherheit, Kompatibilität, Internationalisierung und robuster Fehlerbehandlung anzugehen. Durch die Einhaltung von Best Practices und das Verständnis der Nuancen von importlib können Sie widerstandsfähigere, skalierbarere und global relevantere Python-Anwendungen erstellen.

Die Fähigkeit, Code bei Bedarf zu laden, ist nicht nur ein technisches Merkmal; es ist ein strategischer Vorteil in der heutigen schnelllebigen, vernetzten Welt. importlib befähigt Sie, diesen Vorteil effektiv zu nutzen.