ਪਾਈਥਨ ਵਿਚ ਡੂੰਘੀ ਵਿਰਾਸਤ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ

ਵਿਆਪਕ ਕਲਾਸ ਵਿਰਾਸਤ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ

ਵਸਤੂ-ਅਧਾਰਤ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਵਿਰਾਸਤ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਕੋਡ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਲੜੀਵਾਰ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਹੈ? ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੈਟਅਪ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਮਾਮੂਲੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਪਾਈਥਨ, ਇਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਭਾਸ਼ਾ ਹੋਣ ਦੇ method ੰਗ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਆਰਡਰ (ਐਮਆਰਓ) ਦੁਆਰਾ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਲੁੱਕਪਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਇੱਕ ਗੁਣ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਾਈਥਨ ਨੇ ਇਸ ਦੇ ਵਿਰਾਸਤ ਚੇਨ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕੀਤੀ. ਪਰ ਕੀ ਮਾਪਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ?

ਇਸ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਵਿਰਾਸਤ ਦੇ ਵਧ ਰਹੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨਾਲ ਕਈ ਕਲਾਸਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਕੇ ਇਕ ਤਜਰਬਾ ਕੀਤਾ. ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਚੁੱਕਣ ਨਾਲ, ਸਾਡਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਬੂੰਦ ਲੀਨੀਅਰ, ਬਹੁਪੱਖੀ, ਜਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੈ. 🚀

ਇਹ ਖੋਜ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹਨ ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਵਿਰਾਸਤ ਦੇ structures ਾਂਚਿਆਂ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸੂਚਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਆਓ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਗੋਤਾਖੋਰ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ! 📊

ਡੂੰਘੀ ਵਿਰਾਸਤ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੇ ਉੱਪਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਵਿਰਾਸਤ ਵਾਲੀਆਂ ਕਲਾਸਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਦਿੱਤਾ ਪਾਈਥਨ. ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਵਿਰਾਸਤ structures ਾਂਚਿਆਂ ਨਾਲ ਕਈ ਜਮਾਤਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਮਾਂ ਮਾਪਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਸਬਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਏ ਲੀਨੀਅਰ, ਗੁਣ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਪੱਖੀ, ਜਾਂ ਘਾਤਕ ਮੰਦੀ. ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਕਲਾਸ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਗੁਣ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. 🕒

ਵਰਤੀ ਗਈ ਮੁੱਖ ਕਮਾਂਡਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਟਾਈਪ ਕਰੋ (), ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਆਰਜੀ ਤੌਰ ਤੇ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ 260 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਫਲਾਈ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੂਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਇਹ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਲਿਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ. ਆਰਜੀ ਤੌਰ ਤੇ ਬਣਾਈਆਂ ਕਲਾਸਾਂ ਨੇ ਸਬ-ਕਲਾਸ ਦੇ ਨਾਮਾਂ ਦਾ ਟੁਪਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਕਈ ਪੇਰੈਂਟ ਕਲਾਸਾਂ ਤੋਂ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ. ਇਹ ਸੈਟਅਪ ਸਾਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਟਰੀਬਿਨ ਦਾ method ੰਗ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਆਰਡਰ (ਐਮਆਰਓ) ਤੋਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਵਿਰਾਸਤ ਚੇਨ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ.

ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ ਸਮਾਂ () ਤੋਂ ਸਮਾਂ ਮੋਡੀ ule ਲ. ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਾਂ ਨੂੰ 2.5 ਲੱਖ ਵਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਪਾਇਥਨ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗੇਟਟੈਟਟਰ () ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿੱਧੇ ਗੁਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿਥੇ ਗੁਣ ਦੇ ਨਾਮ ਸਟਰੋਕਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬਲਕਿ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਵੈਬ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਾਂ ਓਰਐਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਡੀਆਂ-ਸਕੇਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਜਾਂ ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ ਤੋਂ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨਾਲ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. 📊

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਕਲਾਸ ਦੇ structures ਾਂਚਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਨਤੀਜੇ ਇਹ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੰਦੀ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਲੀਨੀਅਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਸਪਸ਼ਟੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਪਾਈਥਨ ਦੀਆਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਇੱਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਸਮਝ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਵਿਰਾਸਤ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ. ਉਹ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਵਿਕਲਪਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਵਿਰਾਸਤ, ਜਾਂ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਅਧਾਰਤ ਗੁਣ ਭੰਡਾਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

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")

ਵੱਡੇ ਵਿਰਾਸਤ ਹਾਇਰਾਰਚੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਿਰਾਸਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਈ ਪੇਰੈਂਟ ਕਲਾਸਾਂ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੈ ਵਿਧੀ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਆਰਡਰ (ਐਮਆਰਓ), ਜੋ ਕਿ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਹੁਕਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਾਈਥਨ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੇ ਵਿਰਾਸਤ ਦੇ ਰੁੱਖ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਗੁਣ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਿਆਂ ਦੇ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਬੈਠਦਾ ਹੈ, ਪਾਈਥਨ ਨੂੰ ਗੁਣ ਲੱਭਣ ਲਈ ਇੱਕ ਲੰਮਾ ਮਾਰਗ ਪਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. 🚀

ਐਟਰੀਬਿ .ਟ ਲੁੱਕਅਪ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਇਕ ਹੋਰ ਚੁਣੌਤੀ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਪਾਈਥਨ ਵਿਚ ਹਰੇਕ ਕਲਾਸ ਵਿਚ ਇਕ ਕੋਸ਼ ਇਕ ਹੈ __Dictic __ ਇਹ ਇਸ ਦੇ ਗੁਣ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਮਲਟੀਪਲ ਕਲਾਸਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਮੈਮੋਰੀ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਵਧਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪਾਈਥਨ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਵਿਰਸੇ ਵਾਲੇ ਗੁਣਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਨਾਲ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਖਪਤ ਵਿਚ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿਚ ਜਿੱਥੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਉਪ-ਕਲਾਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.

ਡੂੰਘੀ ਵਿਰਾਸਤ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਵਿਰਾਸਤ 'ਤੇ ਰਚਨਾ. 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 ->. ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਨੇਡ ਕਲਾਸ ਦੇ structures ਾਂਚੇ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਬਜੈਕਟ ਰਚਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਇਕ ਕਲਾਸ ਵਿਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਬੈਠਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹੋਰ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ. ਇਹ ਵਿਧੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਸੇਵਾਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਇੱਕ ਖੇਡਣ ਦੇ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਲੜੀਦਾਰ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ `ਵਾਹਨ -> ਕਾਰ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ,` ਵਾਹਨ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਾਡਯਰ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ. 🔥