पायथनमधील खोल वारशाच्या कामगिरीच्या परिणामाचे विश्लेषण करणे

विस्तृत वर्गाच्या वारशाची किंमत एक्सप्लोर करणे

ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंगमध्ये, वारसा ही एक शक्तिशाली यंत्रणा आहे जी कोडचा पुनर्वापर आणि श्रेणीक्रम संरचनेस अनुमती देते. तथापि, जेव्हा एखाद्या वर्गाला अत्यंत मोठ्या संख्येने पालक वर्गाचा वारसा मिळतो तेव्हा काय होते? Set या सेटअपचे कार्यप्रदर्शन परिणाम जटिल आणि क्षुल्लक असू शकतात.

पायथन, एक गतिशील भाषा असल्याने, मेथड रिझोल्यूशन ऑर्डर (एमआरओ) च्या माध्यमातून गुणधर्म लुकअपचे निराकरण करते. याचा अर्थ असा की जेव्हा एखादी उदाहरण एखाद्या गुणधर्मात प्रवेश करते तेव्हा पायथन त्याच्या वारसा साखळीद्वारे शोधतो. परंतु पालकांच्या वर्गांची संख्या विशेषता प्रवेश गतीवर लक्षणीय परिणाम करते?

याचे उत्तर देण्यासाठी आम्ही वारशाच्या वाढत्या पातळीसह एकाधिक वर्ग तयार करून एक प्रयोग केला. गुणधर्मांमध्ये प्रवेश करण्यासाठी घेतलेला वेळ मोजून, कार्यक्षमता ड्रॉप रेषात्मक, बहुपद किंवा घातांकीय आहे की नाही हे निर्धारित करण्याचे आमचे लक्ष्य आहे. 🚀

हे निष्कर्ष विकसकांसाठी महत्त्वपूर्ण आहेत जे खोल वारसा संरचनांसह मोठ्या प्रमाणात अनुप्रयोग डिझाइन करतात. या कार्यक्षमतेची वैशिष्ट्ये समजून घेतल्यास माहिती वास्तू निर्णय घेण्यात मदत होऊ शकते. चला डेटामध्ये डुबकी मारू आणि परिणाम एक्सप्लोर करूया! 📊

खोल वारशाचा कामगिरीचा प्रभाव समजून घेणे

वरील स्क्रिप्ट्समध्ये खोलवर वारसा वर्गाच्या कामगिरीच्या परिणामाचे मूल्यांकन करण्याचे उद्दीष्ट आहे पायथन? प्रयोगात वेगवेगळ्या वारसा संरचनांसह एकाधिक वर्ग तयार करणे आणि त्यांच्या गुणधर्मांमध्ये प्रवेश करण्यासाठी आवश्यक वेळ मोजणे समाविष्ट आहे. मुख्य कल्पना म्हणजे सबक्लासेसमधील वाढ एकडे जाते की नाही हे ठरविणे रेखीय, गुणधर्म पुनर्प्राप्तीमध्ये बहुपदी किंवा घातांकीय मंदी. हे करण्यासाठी, आम्ही गतिकरित्या वर्ग व्युत्पन्न करतो, विशेषता नियुक्त करतो आणि परफॉरमन्स बेंचमार्किंग तंत्र वापरतो. 🕒

वापरल्या गेलेल्या की कमांडपैकी एक आहे प्रकार (), जे आम्हाला गतिकरित्या वर्ग तयार करण्यास अनुमती देते. 260 भिन्न वर्ग व्यक्तिचलितपणे परिभाषित करण्याऐवजी आम्ही त्यांना माशीवर व्युत्पन्न करण्यासाठी पळवाट वापरतो. स्केलेबिलिटीसाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे, कारण प्रत्येक वर्ग स्वहस्ते लिहिणे अकार्यक्षम ठरेल. सबक्लास नावांचा ट्युपल वापरुन एकाधिक पालक वर्गातून गतिशीलपणे तयार केलेले वर्ग. जेव्हा विशेषता लुकअपला लांब वारसा साखळी ओलांडण्याची आवश्यकता असते तेव्हा पायथनच्या मेथड रिझोल्यूशन ऑर्डर (एमआरओ) कामगिरीवर कसा परिणाम होतो हे शोधण्याची ही सेटअप आम्हाला अनुमती देते.

कामगिरी मोजण्यासाठी आम्ही वापरतो वेळ () पासून वेळ मॉड्यूल. विशेषता २. million दशलक्ष वेळा प्रवेश करण्यापूर्वी आणि नंतर टाइमस्टॅम्प कॅप्चर करून, पायथनने मूल्ये किती द्रुतपणे परत मिळविली हे आम्ही ठरवू शकतो. याव्यतिरिक्त, getAttr () थेट विशेषता प्रवेशाऐवजी वापरला जातो. हे सुनिश्चित करते की आम्ही वास्तविक-जगातील परिस्थिती मोजत आहोत जिथे विशेषता नावे हार्डकोड नसून गतिशीलपणे पुनर्प्राप्त केली जाऊ शकत नाहीत. उदाहरणार्थ, वेब फ्रेमवर्क किंवा ओआरएम सिस्टम सारख्या मोठ्या प्रमाणात अनुप्रयोगांमध्ये, कॉन्फिगरेशन किंवा डेटाबेसमधून गुणधर्म गतिशीलपणे प्रवेश केला जाऊ शकतो. 📊

शेवटी, आम्ही त्यांच्या प्रभावाचे विश्लेषण करण्यासाठी भिन्न वर्ग रचनांची तुलना करतो. परिणामांवरून असे दिसून येते की मंदी थोडीशी रेषात्मक आहे, परंतु अशा विसंगती आहेत जिथे कामगिरीने अनपेक्षितपणे काम केले आहे, असे सूचित करते की पायथनच्या अंतर्निहित ऑप्टिमायझेशनची भूमिका असू शकते. हे अंतर्दृष्टी खोलवर वारसा असलेल्या जटिल प्रणाली तयार करण्यासाठी विकसकांसाठी उपयुक्त आहेत. चांगल्या कामगिरीसाठी वैकल्पिक दृष्टिकोन, जसे की वारसा किंवा शब्दकोष-आधारित विशेषता संचयन यासारख्या पर्यायी पध्दती वापरणे चांगले तेव्हा ते ठळक करतात.

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")

मोठ्या वारशाच्या पदानुक्रमात पायथन कामगिरीचे ऑप्टिमाइझिंग

पायथनच्या वारसा प्रणालीचा एक महत्त्वपूर्ण पैलू म्हणजे तो एकाधिक पालक वर्गांमधील गुणांचे निराकरण कसे करतो. ही प्रक्रिया अनुसरण करते पद्धत निराकरण ऑर्डर (एमआरओ), जे पायथन एखाद्या ऑब्जेक्टच्या वारशाच्या झाडामध्ये गुणधर्म शोधते अशा क्रमाने सूचित करते. जेव्हा एखाद्या वर्गाला बर्‍याच पालकांकडून वारसा मिळतो, तेव्हा पायथनने गुणधर्म शोधण्यासाठी लांब मार्ग ओलांडला पाहिजे, ज्यामुळे कामगिरीवर परिणाम होऊ शकतो. 🚀

अ‍ॅट्रिब्यूट लुकअपच्या पलीकडे, मेमरी वापरासह आणखी एक आव्हान उद्भवते. पायथनमधील प्रत्येक वर्गात एक शब्दकोष आहे __डिक्ट__ जे त्याचे गुण संचयित करते. एकाधिक वर्गांकडून वारसा घेताना, मेमरी फूटप्रिंट वाढते कारण पायथनने सर्व वारसा मिळालेल्या विशेषता आणि पद्धतींचा मागोवा ठेवणे आवश्यक आहे. यामुळे मेमरीचा वापर वाढू शकतो, विशेषत: अशा प्रकरणांमध्ये जेथे हजारो उपवर्गांमध्ये सामील आहेत.

खोल वारशाचा एक व्यावहारिक पर्याय म्हणजे वारसा वर रचना. 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 ->? सखोल नेस्टेड क्लास स्ट्रक्चर्स तयार करण्याऐवजी विकसक ऑब्जेक्ट रचना वापरू शकतात, जिथे एका वर्गात त्यांच्याकडून वारसा देण्याऐवजी इतर वर्गांची उदाहरणे असतात. ही पद्धत जटिलता कमी करते, देखभाल सुधारते आणि बर्‍याचदा चांगल्या कामगिरीकडे वळते. उदाहरणार्थ, गेम इंजिनमध्ये, `वाहन -> कार -> इलेक्ट्रिककार` सारख्या खोल श्रेणीरचनाऐवजी, एक` वाहन वर्गात एक `मोटर` ऑब्जेक्ट असू शकते, ज्यामुळे ते अधिक मॉड्यूलर आणि कार्यक्षम बनते. 🔥