Pythonにおける深い継承のパフォーマンスへの影響を分析します
Gabriel Martim
5 2月 2025
Pythonにおける深い継承のパフォーマンスへの影響を分析します

Pythonの継承システムはコード組織に不可欠ですが、パフォーマンスへの影響はしばしば無視されます。この調査では、属性アクセス時間への影響を定量化することにより、多くのクラスから継承するコストを調べます。広範なテストにより、ルックアップパフォーマンスにはいくつかの異常があり、遅延が正確に線形ではないことが明らかになりました。 深い継承は予期せぬ困難を引き起こす可能性があるため、大規模なアプリケーションに取り組んでいる開発者はこれらのパターンを認識する必要があります。パフォーマンスを向上させることができ、構成や最適化された属性ストレージなどの代替戦略を使用して、これらの問題を軽減できます。 🚀

Python での CPU/GPU 対応クラスの動的継承
Alice Dupont
30 11月 2024
Python での CPU/GPU 対応クラスの動的継承

Python の動的継承により、CPU と GPU のスムーズな互換性が可能になります。開発者は、NumPyCuPy などのツールや、get_array_module などの効果的な手法を使用して、配列の処理を簡素化できます。この方法では、複雑さが軽減され、ハードウェア環境全体で優れたパフォーマンスが保証されるため、時間と費用が節約されます。 🚀