Python 导入和 Pickle CPU 时间峰值

问：

我想获取我为基准测试开发的 python 模块的 CPU 时间。使用 pip install 安装后，我通过 CLI 调用它。 虽然挂钟时间很好，但我在启动应用程序（大约 7 秒）和加载泡菜文件（LightGBM 型号，7 个型号约为 23 秒）时观察到 CPU 时间出现峰值。所以总和约为 30 秒，而挂钟时间约为 1 秒。 以下是我所说的泡菜负载：

def get_model(name):
    model = None
    if name == "median":
        with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'median_model.pkl'), 'rb') as model_file:
            model = pickle.load(model_file)
    elif name == "lower_5":
        with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'low_model_5.pkl'), 'rb') as model_file:
            model = pickle.load(model_file)
    elif name == "lower_10":
...

启动 CPU 时间似乎是导入我的一个自定义模块的结果：

from mymodule.Prediction.predictor import Predictor

如果没有此导入，7 秒的 CPU 时差将消失。

一切都是按顺序进行的，没有多重处理。所以我想知道为什么这两个过程会产生如此大的 CPU 时间并使用多个线程/内核。

那么，为什么这两个操作使用多个线程呢？我怎样才能防止这种情况发生？

提前非常感谢！

我知道唯一可以正确处理它的方法是使用 分配一个修复核心，但我无法在生产中甚至在 Windows 上执行此操作。taskset -c 0

编辑：我在linux下使用“time”命令来获取CPU时间。我也尝试了“perf”，结果相同。 EDIT2：导入CPU时间实际上是由于：from scipy.stats import entropy。一旦我删除了这条线，7 秒的额外 CPU 时间就消失了......