ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು

ವ್ಯಾಪಕ ವರ್ಗ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು

ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್-ಓರಿಯೆಂಟೆಡ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಆನುವಂಶಿಕತೆಯು ಕೋಡ್ ಮರುಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾನುಗತ ರಚನೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಪ್ರಬಲ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ವರ್ಗವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪೋಷಕ ತರಗತಿಗಳಿಂದ ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? Set ಅಂತಹ ಸೆಟಪ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಕ್ಷುಲ್ಲಕವಲ್ಲ.

ಪೈಥಾನ್, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಭಾಷೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ವಿಧಾನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಆದೇಶ (ಎಂಆರ್‌ಒ) ಮೂಲಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಲುಕಪ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯು ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದಾಗ, ಪೈಥಾನ್ ಅದರ ಆನುವಂಶಿಕ ಸರಪಳಿಯ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಪೋಷಕ ವರ್ಗಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಪ್ರವೇಶ ವೇಗವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆಯೇ?

ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತರಿಸಲು, ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅನೇಕ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ನಡೆಸಿದ್ದೇವೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಸಮಯವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೂಲಕ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕುಸಿತವು ರೇಖೀಯ, ಬಹುಪದೀಯ ಅಥವಾ ಘಾತೀಯವಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಗುರಿ ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. 🚀

ಆಳವಾದ ಆನುವಂಶಿಕ ರಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಈ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ. ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಗೆ ಧುಮುಕುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ! 📊

ಆಳವಾದ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಮೇಲೆ ಒದಗಿಸಲಾದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಆಳವಾಗಿ ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆದ ತರಗತಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಹೆಬ್ಬಾಟಿ. ಪ್ರಯೋಗವು ವಿಭಿನ್ನ ಆನುವಂಶಿಕ ರಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನೇಕ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಬೇಕಾದ ಸಮಯವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉಪವರ್ಗಗಳ ಹೆಚ್ಚಳವು a ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ ಕಲ್ಪನೆ ರೇಖೆಯ, ಬಹುಪದೀಯ, ಅಥವಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಘಾತೀಯ ಮಂದಗತಿ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ನಾವು ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತೇವೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾನದಂಡ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. 🕒

ಬಳಸಿದ ಪ್ರಮುಖ ಆಜ್ಞೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಕಾರ (), ಇದು ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. 260 ವಿವಿಧ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಬದಲು, ಅವುಗಳನ್ನು ಹಾರಾಡುತ್ತ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ನಾವು ಕುಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಗೆ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬರೆಯುವುದು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ತರಗತಿಗಳು ಉಪವರ್ಗ ಹೆಸರುಗಳ ಟ್ಯುಪಲ್ ಬಳಸಿ ಅನೇಕ ಮೂಲ ತರಗತಿಗಳಿಂದ ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಲುಕಪ್ ದೀರ್ಘ ಆನುವಂಶಿಕ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಹಾದುಹೋಗಬೇಕಾದಾಗ ಪೈಥಾನ್‌ನ ವಿಧಾನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಆದೇಶ (ಎಂಆರ್‌ಒ) ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಈ ಸೆಟಪ್ ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು, ನಾವು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಸಮಯ () ಯಿಂದ ಕಾಲ ಮಾಡ್ಯೂಲ್. 2.5 ಮಿಲಿಯನ್ ಬಾರಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ, ಪೈಥಾನ್ ಎಷ್ಟು ಬೇಗನೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, getAttr () ನೇರ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಇದು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಹಾರ್ಡ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹಿಂಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೆಬ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಒಆರ್ಎಂ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಂತಹ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಂರಚನೆಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಂದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. 📊

ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಅವುಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಾವು ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಗ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮಂದಗತಿ ಸ್ವಲ್ಪ ರೇಖೀಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮುಳುಗುವ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳಿವೆ ಎಂದು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ, ಪೈಥಾನ್‌ನ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಷನ್‌ಗಳು ಒಂದು ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಈ ಒಳನೋಟಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯ ಮೇಲೆ ಸಂಯೋಜನೆ ಅಥವಾ ನಿಘಂಟು ಆಧಾರಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಂತಹ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಉತ್ತಮವಾದಾಗ ಅವು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.

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")

ದೊಡ್ಡ ಆನುವಂಶಿಕ ಶ್ರೇಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು

ಪೈಥಾನ್‌ನ ಆನುವಂಶಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅದು ಅನೇಕ ಪೋಷಕ ತರಗತಿಗಳಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ವಿಧಾನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಆದೇಶ (ಎಂಆರ್‌ಒ), ಇದು ಪೈಥಾನ್ ವಸ್ತುವಿನ ಆನುವಂಶಿಕ ಮರದಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವರ್ಗವು ಅನೇಕ ಪೋಷಕರಿಂದ ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆದಾಗ, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪೈಥಾನ್ ಸುದೀರ್ಘ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಗಬೇಕು, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. 🚀

ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಲುಕಪ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿ, ಮತ್ತೊಂದು ಸವಾಲು ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಗಕ್ಕೂ ಒಂದು ನಿಘಂಟು ಇದೆ __dict__ ಅದು ಅದರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಬಹು ವರ್ಗಗಳಿಂದ ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆದಾಗ, ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪೈಥಾನ್ ಎಲ್ಲಾ ಆನುವಂಶಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿಗಾ ಇಡಬೇಕು. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿದ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಾವಿರಾರು ಉಪವರ್ಗಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ.

ಆಳವಾದ ಆನುವಂಶಿಕತೆಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರ್ಯಾಯವೆಂದರೆ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯ ಮೇಲೆ ಸಂಯೋಜನೆ. 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 ->. ಆಳವಾಗಿ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ವರ್ಗ ರಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಬದಲು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ವರ್ಗವು ಅವುಗಳಿಂದ ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯುವ ಬದಲು ಇತರ ವರ್ಗಗಳ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗೇಮ್ ಎಂಜಿನ್‌ನಲ್ಲಿ, `ವಾಹನ -> ಕಾರು -> ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್ ಕಾರ್ ನಂತಹ ಆಳವಾದ ಕ್ರಮಾನುಗತವನ್ನು ಹೊಂದುವ ಬದಲು,` ವಾಹನ` ವರ್ಗವು `ಮೋಟಾರು` ವಸ್ತುವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. 🔥