Išanalizavus gilaus paveldėjimo poveikį Pythonui

Tyrinėti didelės klasės paveldėjimo kainą

Objekto programavimo metu paveldėjimas yra galingas mechanizmas, leidžiantis pakartotinai naudoti kodo naudojimą ir hierarchijos struktūrą. Tačiau kas nutinka, kai klasė paveldi iš ypač daug tėvų klasių? 🤔 Tokios sąrankos našumo poveikis gali būti sudėtingas ir ne trivialus.

Python, būdamas dinamiška kalba, išsprendžia atributų paiešką pagal metodo skiriamosios gebos tvarkos (MRO). Tai reiškia, kad kai egzempliorius pasiekia atributą, Python ieško per savo paveldėjimo grandinę. Bet ar tėvų klasių skaičius daro didelę įtaką atributo prieigos greičiui?

Norėdami atsakyti į tai, mes atlikome eksperimentą kurdami kelias klases, kurių paveldėjimo lygis didėja. Išmatuodami laiką, kurį reikia pasiekti atributų prieigai, mes siekiame išsiaiškinti, ar našumo kritimas yra tiesinis, polinomas ar net eksponentinis. 🚀

Šios išvados yra labai svarbios kūrėjams, kurie kuria didelio masto programas su gilios paveldėjimo struktūromis. Suprasti šias veiklos savybes gali padėti priimti pagrįstus architektūrinius sprendimus. Pasinerkime į duomenis ir ištirkime rezultatus! 📊

Suprasti gilaus paveldėjimo poveikį

Aukščiau pateiktuose scenarijuose siekiama įvertinti giliai paveldimų klasių poveikį veikimui Python. Eksperimentas apima kelių klasių kūrimą su skirtingomis paveldėjimo struktūromis ir išmatuoti laiką, reikalingą jų atributams pasiekti. Pagrindinė idėja yra nustatyti, ar poklasių padidėjimas lemia a linijinis, polinominis arba eksponentinis atributų gavimo sulėtėjimas. Norėdami tai padaryti, mes dinamiškai generuojame klases, priskiriame atributus ir naudojame našumo lyginamosios analizės metodus. 🕒

Viena iš pagrindinių naudojamų komandų yra tipas (), tai leidžia mums dinamiškai kurti klases. Užuot rankiniu būdu apibrėžię 260 skirtingų klasių, mes naudojame kilpas, kad sukurtume jas skrendant. Tai labai svarbu masteliui, nes rankiniu būdu rašant kiekvieną klasę būtų neveiksminga. Dinamiškai sukurtos klasės, paveldimos iš kelių tėvų klasių, naudojant poklasio pavadinimus. Ši sąranka leidžia mums ištirti, kaip „Python“ metodo skiriamoji geba (MRO) daro įtaką našumui, kai atributų paieška turi apvažiuoti ilgą paveldėjimo grandinę.

Norėdami įvertinti našumą, mes naudojame laikas () iš laikas modulis. Fiksuodami laiko žymes prieš ir po prieigos prie atributų 2,5 milijono kartų, galime nustatyti, kaip greitai „Python“ nuskaito reikšmes. Be to, getAttr () naudojamas vietoj tiesioginio atributo prieigos. Tai užtikrina, kad mes matuojame realaus pasaulio scenarijus, kuriuose atributų pavadinimai gali būti ne kietai koduoti, bet dinamiškai atgauti. Pvz., Didelės apimties programose, tokiose kaip žiniatinklio sistemos ar ORM sistemos, atributus galima pasiekti dinamiškai iš konfigūracijų ar duomenų bazių. 📊

Galiausiai palyginame skirtingas klasės struktūras, kad analizuotume jų poveikį. Rezultatai rodo, kad nors sulėtėjimas yra šiek tiek linijinis, yra anomalijų, kai netikėtai sumažėja našumas, o tai rodo, kad pagrindiniai Python optimizavimai gali turėti svarbų vaidmenį. Šios įžvalgos yra naudingos kūrėjams kurti sudėtingas sistemas, turinčias gilų paveldėjimą. Jie pabrėžia, kai geriau naudoti alternatyvius metodus, tokius kaip kompozicija, o ne paveldėjimas, arba žodynu pagrįstą atributų saugyklą, kad būtų geresnis našumas.

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")

Python našumo optimizavimas didelėmis paveldėjimo hierarchijomis

Vienas esminis „Python“ paveldėjimo sistemos aspektas yra tai, kaip ji išsprendžia atributus keliose tėvų klasėse. Šis procesas seka Metodo skiriamoji geba (MRO), kuris diktuoja tvarką, kuria Python ieško atributo objekto paveldėjimo medyje. Kai klasė paveldi iš daugelio tėvų, Python turi eiti ilgu keliu, kad surastų atributus, kurie gali paveikti našumą. 🚀

Be atributų paieškos, kyla dar vienas iššūkis, naudojant atminties naudojimą. Kiekviena „Python“ klasė turi žodyną pavadinimu __DICT__ Tai saugo savo atributus. Paveldėdamas iš kelių klasių, atminties pėdsakas auga, nes „Python“ turi sekti visus paveldimus atributus ir metodus. Tai gali padidinti atminties sunaudojimą, ypač tais atvejais, kai dalyvauja tūkstančiai poklasių.

Praktinė gilaus paveldėjimo alternatyva yra Kompozicija per paveldėjimą. 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 ->. Užuot sukūrę giliai įdėtas klasių struktūras, kūrėjai gali naudoti objekto kompoziciją, kai klasėje yra kitų klasių egzemplioriai, užuot iš jų paveldėti. Šis metodas sumažina sudėtingumą, pagerina palaikomumą ir dažnai lemia geresnį našumą. Pvz., Žaidimo variklyje, užuot turėjęs gilų hierarchiją, pavyzdžiui, „transporto priemonę -> automobilis -> elektrinis,„ transporto priemonės “klasė gali būti„ variklio “objektas, todėl jis tampa modulinis ir efektyvesnis. 🔥