Analizējot dziļas mantojuma veiktspējas ietekmi uz Python

Izpētīt plašas klases mantojumu

Objektu orientētā programmēšanā mantojums ir spēcīgs mehānisms, kas ļauj kodu atkārtoti izmantot un hierarhijas strukturēšanu. Tomēr kas notiek, ja klase manto no ārkārtīgi liela skaita vecāku nodarbību? 🤔 Šādas iestatīšanas veiktspējas sekas var būt sarežģītas un bez triviālas.

Python, kas ir dinamiska valoda, atrisina atribūtu meklēšanu, izmantojot metodes izšķirtspējas secību (MRO). Tas nozīmē, ka tad, kad gadījums piekļūst atribūtam, Python meklē caur savu mantojuma ķēdi. Bet vai vecāku klašu skaits būtiski ietekmē atribūtu piekļuves ātrumu?

Lai to atbildētu, mēs veica eksperimentu, izveidojot vairākas klases ar pieaugošu mantojuma līmeni. Izmērot laiku, kas nepieciešams, lai piekļūtu atribūtiem, mēs cenšamies noteikt, vai veiktspējas kritums ir lineārs, polinomu vai pat eksponenciālais. 🚀

Šie atklājumi ir svarīgi izstrādātājiem, kuri projektē liela mēroga lietojumprogrammas ar dziļas mantojuma struktūrām. Izpratne par šīm veiktspējas īpašībām var palīdzēt pieņemt apzinātus arhitektūras lēmumus. Ieejam datos un izpētīsim rezultātus! 📊

Izpratne par dziļas mantojuma veiktspējas ietekmi

Iepriekš minēto skriptu mērķis ir novērtēt dziļi mantotu klašu veiktspējas ietekmi PitonsApvidū Eksperiments ietver vairāku klašu izveidi ar dažādām mantojuma struktūrām un laika noteikšanu, kas nepieciešams to īpašību piekļuvei. Galvenā ideja ir noteikt, vai apakšklases palielināšanās noved pie a lineārs, polinoma vai eksponenciāla palēnināšanās atribūtu izguvei. Lai to izdarītu, mēs dinamiski ģenerējam klases, piešķiram atribūtus un izmantojam veiktspējas etalonuzdevumu metodes. 🕒

Viena no izmantotajām galvenajām komandām ir tips (), kas ļauj dinamiski izveidot klases. Tā vietā, lai manuāli definētu 260 dažādas klases, mēs izmantojam cilpas, lai tās ģenerētu lidojumā. Tas ir ļoti svarīgi mērogojamībai, jo katras klases manuāla rakstīšana būtu neefektīva. Dinamiski izveidotās klases manto no vairākām vecāku klasēm, izmantojot apakšklases vārdu tuplu. Šī iestatīšana ļauj mums izpētīt, kā Python metodes izšķirtspējas secība (MRO) ietekmē veiktspēju, ja atribūtu meklēšanai ir jāatrodas ilgstošai mantojuma ķēdei.

Lai izmērītu veiktspēju, mēs izmantojam laiks () no laiks modulis. Uztverot laika zīmogus pirms un pēc piekļuves atribūtiem 2,5 miljonus reižu, mēs varam noteikt, cik ātri Python iegūst vērtības. Turklāt getAttr () tiek izmantots tiešas piekļuves vietā. Tas nodrošina, ka mēs mēra reālās pasaules scenārijus, kad atribūtu nosaukumi var nebūt grūti kodēti, bet dinamiski iegūti. Piemēram, liela mēroga lietojumprogrammās, piemēram, tīmekļa ietvaros vai ORM sistēmās, atribūtiem var dinamiski piekļūt no konfigurācijām vai datu bāzēm. 📊

Visbeidzot, mēs salīdzinām dažādas klases struktūras, lai analizētu to ietekmi. Rezultāti atklāj, ka, lai arī palēnināšanās ir nedaudz lineāra, pastāv anomālijas, kurās negaidīti samazinās veiktspēja, kas liek domāt, ka Python pamatā esošajai optimizācijai varētu būt nozīme. Šīs atziņas ir noderīgas izstrādātājiem, kas veido sarežģītas sistēmas ar dziļu mantojumu. Viņi izceļ, kad labāk ir izmantot alternatīvas pieejas, piemēram, kompozīciju pār mantojumu, vai arī vārdnīcu balstītu atribūtu krātuvi labākai veiktspējai.

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")

Viens

Python veiktspējas optimizēšana lielās mantojuma hierarhijās

Viens būtisks Python mantojuma sistēmas aspekts ir tas, kā tā atrisina atribūtus vairākās vecāku klasēs. Šis process seko Metodes izšķirtspējas secība (MRO), kas diktē secību, kādā Python meklē atribūtu objekta mantojuma kokā. Kad klase manto no daudziem vecākiem, Python ir jānoiet tāls ceļš, lai atrastu atribūtus, kas var ietekmēt veiktspēju. 🚀

Papildus atribūtu meklēšanai rodas vēl viens izaicinājums ar atmiņas izmantošanu. Katrai Python klasei ir vārdnīca, kuru sauc __DICT__ kas glabā tās īpašības. Mantojot no vairākām klasēm, atmiņas pēda aug, jo Python ir jāseko līdzi visiem mantotajiem atribūtiem un metodēm. Tas var izraisīt palielinātu atmiņas patēriņu, īpaši gadījumos, kad ir iesaistītas tūkstošiem apakšklases.

Praktiska alternatīva dziļai mantojumam ir kompozīcija pār mantojumu. 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 ->Apvidū Tā vietā, lai izveidotu dziļi ligzdotas klases struktūras, izstrādātāji var izmantot objekta sastāvu, kur klase satur citu klašu gadījumus, nevis mantojumu no tām. Šī metode samazina sarežģītību, uzlabo apkopi un bieži noved pie labākas veiktspējas. Piemēram, spēļu motorā tā vietā, lai būtu dziļa hierarhija, piemēram, “transportlīdzeklis -> CAR -> ElectricCar`,“ transportlīdzekļa ”klasē var būt` motora objekts, padarot to modulārāku un efektīvāku. 🔥