પાયથોનમાં deep ંડા વારસોની કામગીરીની અસરનું વિશ્લેષણ

વ્યાપક વર્ગ વારસોની કિંમતની શોધખોળ

Object બ્જેક્ટ લક્ષી પ્રોગ્રામિંગમાં, વારસો એક શક્તિશાળી મિકેનિઝમ છે જે કોડ ફરીથી ઉપયોગ અને હાયરાર્કી સ્ટ્રક્ચરિંગને મંજૂરી આપે છે. જો કે, જ્યારે વર્ગ ખૂબ મોટી સંખ્યામાં પિતૃ વર્ગોમાંથી વારસામાં આવે છે ત્યારે શું થાય છે? A આવા સેટઅપની કામગીરીની અસરો જટિલ અને બિન-તુચ્છ હોઈ શકે છે.

પાયથોન, ગતિશીલ ભાષા હોવાને કારણે, મેથડ રિઝોલ્યુશન ઓર્ડર (એમઆરઓ) દ્વારા લક્ષણ લુકઅપ્સનું નિરાકરણ લાવે છે. આનો અર્થ એ છે કે જ્યારે કોઈ દાખલા કોઈ લક્ષણને .ક્સેસ કરે છે, ત્યારે પાયથોન તેની વારસો સાંકળ દ્વારા શોધે છે. પરંતુ શું પિતૃ વર્ગોની સંખ્યા એટ્રિબ્યુટ એક્સેસની ગતિને નોંધપાત્ર અસર કરે છે?

આનો જવાબ આપવા માટે, અમે વારસોના વધતા સ્તર સાથે બહુવિધ વર્ગો બનાવીને એક પ્રયોગ હાથ ધર્યો. લક્ષણોને to ક્સેસ કરવા માટે લેવામાં આવેલા સમયને માપવા દ્વારા, અમારું લક્ષ્ય છે કે પ્રદર્શન ડ્રોપ રેખીય, બહુપદી અથવા તો ઘાતાંકીય છે કે નહીં. .

આ તારણો વિકાસકર્તાઓ માટે નિર્ણાયક છે કે જેઓ deep ંડા વારસોની રચનાઓ સાથે મોટા પાયે એપ્લિકેશનોની રચના કરે છે. આ પ્રભાવ લાક્ષણિકતાઓને સમજવાથી જાણકાર આર્કિટેક્ચરલ નિર્ણયો લેવામાં મદદ મળી શકે છે. ચાલો ડેટામાં ડાઇવ કરીએ અને પરિણામોનું અન્વેષણ કરીએ! .

Deep ંડા વારસોના પ્રભાવ પ્રભાવને સમજવું

ઉપરોક્ત પ્રદાન કરેલી સ્ક્રિપ્ટોનો હેતુ deeply ંડે વારસાગત વર્ગોની કામગીરીની અસરનું મૂલ્યાંકન કરવાનો છે અજગર. પ્રયોગમાં વિવિધ વારસો માળખાવાળા બહુવિધ વર્ગો બનાવવાનો અને તેમના લક્ષણોને to ક્સેસ કરવા માટે જરૂરી સમય માપવાનો સમાવેશ થાય છે. મુખ્ય વિચાર એ નિર્ધારિત કરવાનો છે કે પેટા વર્ગમાં વધારો એ તરફ દોરી જાય છે કે નહીં રેખીય, એટ્રિબ્યુટ પુન rie પ્રાપ્તિમાં બહુપદી, અથવા ઘાતાંકીય મંદી. આ કરવા માટે, અમે ગતિશીલ રીતે વર્ગો ઉત્પન્ન કરીએ છીએ, લક્ષણો સોંપીએ છીએ અને પ્રદર્શન બેંચમાર્કિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીએ છીએ. .

વપરાયેલી કી આદેશોમાંથી એક છે પ્રકાર (), જે અમને ગતિશીલ વર્ગો બનાવવાની મંજૂરી આપે છે. 260 વિવિધ વર્ગોને મેન્યુઅલી વ્યાખ્યાયિત કરવાને બદલે, અમે ફ્લાય પર જનરેટ કરવા માટે લૂપ્સનો ઉપયોગ કરીએ છીએ. આ સ્કેલેબિલીટી માટે નિર્ણાયક છે, કારણ કે દરેક વર્ગ મેન્યુઅલી લખવું તે બિનકાર્યક્ષમ હશે. ગતિશીલ રીતે બનાવેલા વર્ગો સબક્લાસ નામોની ટ્યુપલનો ઉપયોગ કરીને બહુવિધ પિતૃ વર્ગોમાંથી વારસામાં આવે છે. આ સેટઅપ અમને અન્વેષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે કે પાયથોનનો મેથડ રિઝોલ્યુશન ઓર્ડર (એમઆરઓ) પ્રભાવને કેવી રીતે અસર કરે છે જ્યારે એટ્રિબ્યુટ લુકઅપને લાંબી વારસો સાંકળને પસાર કરવાની જરૂર હોય.

પ્રભાવને માપવા માટે, અમે ઉપયોગ કરીએ છીએ સમય () થી સમય મોડ્યુલ. 2.5 મિલિયન વખત લક્ષણો પહેલાં અને પછી ટાઇમસ્ટેમ્પ્સ કબજે કરીને, અમે નક્કી કરી શકીએ કે પાયથોન મૂલ્યોને કેટલી ઝડપથી પ્રાપ્ત કરે છે. વધુમાં, getattr () સીધા લક્ષણ access ક્સેસને બદલે વપરાય છે. આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે આપણે વાસ્તવિક-વિશ્વના દૃશ્યોને માપી રહ્યા છીએ જ્યાં લક્ષણ નામો હાર્ડકોડ ન થઈ શકે પરંતુ ગતિશીલ રીતે પ્રાપ્ત થઈ શકે. ઉદાહરણ તરીકે, વેબ ફ્રેમવર્ક અથવા ઓઆરએમ સિસ્ટમ્સ જેવા મોટા પાયે એપ્લિકેશનોમાં, લક્ષણો ગોઠવણી અથવા ડેટાબેસેસથી ગતિશીલ રીતે .ક્સેસ કરી શકાય છે. .

છેલ્લે, અમે તેમની અસરના વિશ્લેષણ માટે વિવિધ વર્ગની રચનાઓની તુલના કરીએ છીએ. પરિણામો દર્શાવે છે કે જ્યારે મંદી કંઈક અંશે રેખીય હોય છે, ત્યાં અસંગતતાઓ છે જ્યાં કામગીરી અણધારી રીતે ડૂબી જાય છે, સૂચવે છે કે પાયથોનની અંતર્ગત optim પ્ટિમાઇઝેશન ભૂમિકા ભજવી શકે છે. આ આંતરદૃષ્ટિ વિકાસકર્તાઓ માટે deep ંડા વારસો સાથે જટિલ સિસ્ટમો બનાવવા માટે ઉપયોગી છે. જ્યારે વધુ સારી કામગીરી માટે વૈકલ્પિક અભિગમોનો ઉપયોગ કરવો વધુ સારું છે, જેમ કે વારસો ઉપરની રચના, અથવા શબ્દકોશ આધારિત એટ્રિબ્યુટ સ્ટોરેજનો ઉપયોગ કરવો વધુ સારું છે.

from time import time
TOTAL_ATTRS = 260
attr_names = [f"a{i}" for i in range(TOTAL_ATTRS)]
all_defaults = {name: i + 1 for i, name in enumerate(attr_names)}
class Base: pass
subclasses = [type(f"Sub_{i}", (Base,), {attr_names[i]: all_defaults[attr_names[i]]}) for i in range(TOTAL_ATTRS)]
MultiInherited = type("MultiInherited", tuple(subclasses), {})
instance = MultiInherited()
t = time()
for _ in range(2_500_000):
    for attr in attr_names:
        getattr(instance, attr)
print(f"Access time: {time() - t:.3f}s")

from time import time
TOTAL_ATTRS = 260
attr_names = [f"a{i}" for i in range(TOTAL_ATTRS)]
class Optimized:
    def __init__(self):
        self.attrs = {name: i + 1 for i, name in enumerate(attr_names)}
instance = Optimized()
t = time()
for _ in range(2_500_000):
    for attr in attr_names:
        instance.attrs[attr]
print(f"Optimized access time: {time() - t:.3f}s")

મોટા વારસો વંશવેલોમાં પાયથોન પ્રદર્શનને izing પ્ટિમાઇઝ કરવું

પાયથોનની વારસો પ્રણાલીનો એક નિર્ણાયક પાસું એ છે કે તે કેવી રીતે બહુવિધ પિતૃ વર્ગોમાં લક્ષણોનું નિરાકરણ લાવે છે. આ પ્રક્રિયા અનુસરે છે પદ્ધતિ ઠરાવ ઓર્ડર (એમઆરઓ), જે order બ્જેક્ટના વારસોના વૃક્ષમાં પાયથોન કોઈ લક્ષણ માટે શોધ કરે છે તે ક્રમમાં સૂચવે છે. જ્યારે વર્ગ ઘણા માતાપિતા પાસેથી વારસામાં મેળવે છે, ત્યારે પાયથોનને લક્ષણો શોધવા માટે લાંબી રસ્તો પસાર કરવો આવશ્યક છે, જે પ્રભાવને અસર કરી શકે છે. .

એટ્રિબ્યુટ લુકઅપથી આગળ, મેમરી વપરાશ સાથે બીજો પડકાર .ભો થાય છે. પાયથોનમાં દરેક વર્ગમાં શબ્દકોશ છે __dict__ તે તેના લક્ષણો સંગ્રહિત કરે છે. જ્યારે બહુવિધ વર્ગોમાંથી વારસામાં આવે છે, ત્યારે મેમરી ફૂટપ્રિન્ટ વધે છે કારણ કે પાયથોને તમામ વારસાગત લક્ષણો અને પદ્ધતિઓનો ટ્ર track ક રાખવો આવશ્યક છે. આનાથી મેમરી વપરાશમાં વધારો થઈ શકે છે, ખાસ કરીને એવા કિસ્સાઓમાં કે જ્યાં હજારો પેટા વર્ગ શામેલ છે.

Deep ંડા વારસોનો વ્યવહારિક વિકલ્પ છે વારસો. Instead of creating deeply nested class structures, developers can use object composition, where a class contains instances of other classes instead of inheriting from them. This method reduces complexity, improves maintainability, and often leads to better performance. For example, in a game engine, instead of having a deep hierarchy like `Vehicle -> Car ->. Deeply ંડે નેસ્ટેડ વર્ગની રચનાઓ બનાવવાને બદલે, વિકાસકર્તાઓ object બ્જેક્ટ કમ્પોઝિશનનો ઉપયોગ કરી શકે છે, જ્યાં વર્ગમાં તેમની પાસેથી વારસો મેળવવાને બદલે અન્ય વર્ગોના દાખલા હોય છે. આ પદ્ધતિ જટિલતાને ઘટાડે છે, જાળવણીમાં સુધારો કરે છે અને ઘણીવાર વધુ સારી કામગીરી તરફ દોરી જાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ગેમ એન્જિનમાં, `વાહન -> કાર -> ઇલેક્ટ્રિકકાર જેવા deep ંડા વંશવેલો હોવાને બદલે, એક` વાહન વર્ગમાં `મોટર` object બ્જેક્ટ શામેલ હોઈ શકે છે, જે તેને વધુ મોડ્યુલર અને કાર્યક્ષમ બનાવે છે. .