പൈത്തണിൽ ആഴത്തിലുള്ള അനന്തരാവകാശത്തിന്റെ പ്രകടന സ്വാധീനം വിശകലനം ചെയ്യുന്നു

വിപുലമായ ക്ലാസ് പാരമ്പര്യത്തിന്റെ വില പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു

ഒബ്ജക്റ്റ്-ഓറിയന്റഡ് പ്രോഗ്രാമിംഗിൽ, പാരമ്പര്യമാണ് കോഡ് പുനരുപയോഗം, ശ്രേണി ഘടന എന്നിവ അനുവദിക്കുന്ന ശക്തമായ സംവിധാനമാണിത്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു ക്ലാസ് വളരെ വലുതായി രക്ഷാകർതൃ ക്ലാസുകളിൽ നിന്ന് പാരമ്പര്യമായി ലഭിക്കുമ്പോൾ എന്തുസംഭവിക്കും? Act അത്തരമൊരു സജ്ജീകരണത്തിന്റെ പ്രകടന പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണവും നിസ്സാരമല്ലാത്തതുമാണ്.

പൈത്തൺ, ചലനാത്മക ഭാഷയായതിനാൽ, രീതി പരിഹാര ഓർഡറിന്റെ (MRO) ആട്രിബ്യൂട്ട് നോട്ടം പരിഹരിക്കുന്നു. ഇതിനർത്ഥം ഒരു ഉദാഹരണം ഒരു ആട്രിബ്യൂട്ട് ആക്സസ് ചെയ്യുമ്പോൾ, പൈത്തൺ അതിന്റെ അനന്തരാവകാശ ശൃംഖലയിലൂടെ തിരയുന്നു. രക്ഷാകർതൃ ക്ലാസുകളുടെ എണ്ണം ആട്രിബ്യൂട്ട് ആക്സസ് വേഗതയിൽ ഗണ്യമായി സ്വാധീനിക്കുന്നുണ്ടോ?

ഇതിന് ഉത്തരം നൽകാൻ, അനന്തരാവകാശം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ട് ഒന്നിലധികം ക്ലാസുകൾ സൃഷ്ടിച്ച് ഞങ്ങൾ ഒരു പരീക്ഷണം നടത്തി. ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സമയം അളക്കുന്നതിലൂടെ, പ്രകടന ഡ്രോപ്പ് ലീനിയർ, പോളിനോമിയൽ അല്ലെങ്കിൽ എക്സ്പോണൻഷ്യൽ എന്നതാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. പതനം

ആഴത്തിലുള്ള അനന്തരാവകാശ ഘടനകളുള്ള വലിയ തോതിലുള്ള അപേക്ഷകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്ന ഡവലപ്പർമാർക്ക് ഈ കണ്ടെത്തലുകൾ നിർണായകമാണ്. ഈ പ്രകടന സവിശേഷതകൾ മനസിലാക്കുന്നത് വിവരമുള്ള വാസ്തുവിദ്യാ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് സഹായിക്കും. നമുക്ക് ഡാറ്റയിലേക്ക് മുങ്ങാം, ഫലങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം! പതനം

ആഴത്തിലുള്ള അവകാശത്തിന്റെ പ്രകടന സ്വാധീനം മനസ്സിലാക്കുക

ആഴത്തിൽ പാരമ്പര്യമുള്ള ക്ലാസുകളുടെ പ്രകടന സ്വാധീനം വിലയിരുത്തുന്നതിനായി മുകളിലുള്ള സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നു പൈത്തൺ. വ്യത്യസ്ത അനന്തരാവകാശ ഘടനയുള്ള ഒന്നിലധികം ക്ലാസുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും അവരുടെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ സമയം അളവുകളെ പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉപവിഭാഗത്തിന്റെ വർദ്ധനവ് a ലേക്ക് നയിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക എന്നതാണ് കോർ ആശയം a ലീനിന്, പോളിനോമിയൽ, അല്ലെങ്കിൽ ആട്രിബ്യൂട്ട് വീണ്ടെടുക്കലിൽ എക്സ്പോണൻഷ്യൽ മാന്ദ്യം. ഇത് ചെയ്യുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ ക്ലാസുകൾ വളർത്തിയെടുക്കുക, ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ നൽകുക, പ്രകടന ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. പതനം

ഉപയോഗിച്ച കീ കമാൻഡുകളിൽ ഒന്ന് തരം (), ഇത് ക്ലാസുകൾ വളർത്താൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. 260 വ്യത്യസ്ത ക്ലാസുകൾ സ്വമേധയാ നിർവചിക്കുന്നതിനുപകരം, ഈച്ചയിൽ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ലൂപ്പുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്കേലബിളിറ്റിക്ക് ഇത് നിർണായകമാണ്, കാരണം ഓരോ ക്ലാസും സ്വമേധയാ എഴുതുന്നത് കാര്യക്ഷമമായിരിക്കും. ചലനാത്മകമായി സൃഷ്ടിച്ച ക്ലാസുകൾ ഒന്നിലധികം രക്ഷാകർതൃ ക്ലാസുകളിൽ നിന്ന് ഒരു സബ്ക്ലാസ് പേരുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു നിശ്ചിത അനന്തരാവകാശ ശൃംഖലയെ സഞ്ചരിക്കേണ്ടത് പൈത്തണിന്റെ രീതി പരിഹാരക്കുറവ് എങ്ങനെ പ്രത്യാഘാതമാണെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഈ സജ്ജീകരണം ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

പ്രകടനം അളക്കാൻ, ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു സമയം () മുതൽ കാലം മൊഡ്യൂൾ. ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ് ടൈംസ്റ്റാമ്പിനെ ക്യാപ്ചർ ചെയ്ത് 2.5 ദശലക്ഷം തവണയാണ് ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ. കൂടാതെ, getattr () നേരിട്ടുള്ള ആട്രിബ്യൂട്ട് ആക്സസ്സിന് പകരം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആട്രിബ്യൂട്ട് പേരുകൾ ഹാർഡ് കോഡ് ചെയ്യാത്ത യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അളക്കുന്നുവെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു, പക്ഷേ ചലനാത്മകമായി വീണ്ടെടുത്തു. ഉദാഹരണത്തിന്, വെബ് ഫ്രെയിംവർക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ORM സിസ്റ്റങ്ങൾ പോലുള്ള വലിയ തോതിലുള്ള അപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, കോൺഫിഗറേഷനുകളിൽ നിന്നോ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിന്നോ ചലനാത്മകമായി ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യാം. പതനം

അവസാനമായി, അവയുടെ സ്വാധീനം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് വ്യത്യസ്ത ക്ലാസ് ഘടനകളെ ഞങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. മന്ദഗതിയിലായപ്പോൾ, മാന്ദ്യം, പ്രകടനം അപ്രതീക്ഷിതമായി പ്രകടമാകുന്നിടത്ത്, പൈത്തണിന്റെ അടിസ്ഥാന ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ ഒരു പങ്കു വഹിക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഡവലപ്പർമാർക്ക് അനുചിതമായ അവകാശമുള്ള സമുച്ചയ സംവിധാനങ്ങൾക്ക് ഈ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. അനന്തരാവകാശത്തെക്കുറിച്ചുള്ള രചന അല്ലെങ്കിൽ നിഘണ്ടു അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആട്രിബ്യൂട്ട് സ്റ്റോറേജ് പോലുള്ള ബദൽ സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നപ്പോൾ അവർ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുന്നു.

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")

വലിയ അനന്തരാവകാശ ശ്രേണിയിലെ പൈത്തൺ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

ഒന്നിലധികം രക്ഷാകർതൃ ക്ലാസുകളിലുടനീളം ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ എന്നാണ് പൈത്തണിന്റെ അനന്തസ്വ്യവസ്ഥയുടെ ഒരു നിർണായക വശം. ഈ പ്രക്രിയ പിന്തുടരുന്നു രീതി പരിഹാര ഓർഡർ (MRO), ഒരു വസ്തുവിന്റെ അനന്തരാവകാശത്തിൽ പൈത്തൺ തിരയലുകൾക്കായി തിരയലുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. പല മാതാപിതാക്കളിൽ നിന്നും ഒരു ക്ലാസ് ലഭിക്കുമ്പോൾ, പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കുന്ന ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ കണ്ടെത്താൻ പൈത്തൺ ഒരു നീണ്ട പാതയിലൂടെ സഞ്ചരിക്കണം. പതനം

ആട്രിബ്യൂട്ട് ലുക്ക്അപ്പിനപ്പുറം, മെമ്മറി ഉപയോഗത്തോടെ മറ്റൊരു വെല്ലുവിളി ഉയർന്നുവരുന്നു. പൈത്തണിലെ ഓരോ ക്ലാസിനും ഒരു നിഘണ്ടു ഉണ്ട് __ ഡിസിക്റ്റ്__ അത് അതിന്റെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ സംഭരിക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം ക്ലാസുകളിൽ നിന്ന് പാരമ്പര്യമായിരിക്കുമ്പോൾ, മെമ്മറി കാൽപ്പാടുകൾ വളരുന്നു, കാരണം പാരമ്പര്യമായി ലഭിച്ച എല്ലാ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും രീതികളും പൈത്തൺ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കണം. ഇത് മെമ്മറി ഉപഭോഗത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, പ്രത്യേകിച്ച് കീ സബ്ക്ലാസ് ഉൾപ്പെടുന്ന സന്ദർഭങ്ങളിൽ.

ആഴത്തിലുള്ള അവകാശത്തിനുള്ള പ്രായോഗിക ബദൽ പാരമ്പര്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഘടന. 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 ->. ആഴത്തിൽ നെസ്റ്റഡ് ക്ലാസ് ഘടനകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുപകരം, ഡവലപ്പർമാർക്ക് ഒബ്ജക്റ്റ് കോമ്പോസിഷൻ ഉപയോഗിക്കാം, അവിടെ അവയിൽ നിന്ന് പാരമ്പര്യത്തിന് പകരം മറ്റ് ക്ലാസുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഈ രീതി സങ്കീർണ്ണത കുറയ്ക്കുകയും പരിപാലനത്തെ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും പലപ്പോഴും മികച്ച പ്രകടനത്തിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഗെയിം എഞ്ചിനിൽ, 'വാഹനം -> കാർ -> ഇലക്ട്രിക്കാർ' എന്നതുപോലുള്ള ഒരു ഗെയിം എഞ്ചിൻ പതനം