పైథాన్‌లో లోతైన వారసత్వం యొక్క పనితీరు ప్రభావాన్ని విశ్లేషించడం

విస్తృతమైన తరగతి వారసత్వ ఖర్చును అన్వేషించడం

ఆబ్జెక్ట్-ఓరియెంటెడ్ ప్రోగ్రామింగ్‌లో, వారసత్వం అనేది కోడ్ పునర్వినియోగం మరియు సోపానక్రమ నిర్మాణాన్ని అనుమతించే శక్తివంతమైన విధానం. ఏదేమైనా, ఒక తరగతి చాలా పెద్ద సంఖ్యలో మాతృ తరగతుల నుండి వారసత్వంగా వచ్చినప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది? Set అటువంటి సెటప్ యొక్క పనితీరు చిక్కులు సంక్లిష్టంగా మరియు చిన్నవిషయం కానివి.

పైథాన్, డైనమిక్ భాష కావడంతో, మెథడ్ రిజల్యూషన్ ఆర్డర్ (MRO) ద్వారా లక్షణ శోధనలను పరిష్కరిస్తుంది. దీని అర్థం ఒక ఉదాహరణ ఒక లక్షణాన్ని యాక్సెస్ చేసినప్పుడు, పైథాన్ దాని వారసత్వ గొలుసు ద్వారా శోధిస్తుంది. తల్లిదండ్రుల తరగతుల సంఖ్య ప్రాప్యత వేగాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుందా?

దీనికి సమాధానం ఇవ్వడానికి, పెరుగుతున్న వారసత్వ స్థాయిలతో బహుళ తరగతులను సృష్టించడం ద్వారా మేము ఒక ప్రయోగాన్ని నిర్వహించాము. లక్షణాలను యాక్సెస్ చేయడానికి తీసుకున్న సమయాన్ని కొలవడం ద్వారా, పనితీరు డ్రాప్ సరళ, బహుపది లేదా ఘాతాంకమా అని మేము నిర్ణయించడమే లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాము. 🚀

లోతైన వారసత్వ నిర్మాణాలతో పెద్ద ఎత్తున అనువర్తనాలను రూపొందించే డెవలపర్‌లకు ఈ పరిశోధనలు చాలా ముఖ్యమైనవి. ఈ పనితీరు లక్షణాలను అర్థం చేసుకోవడం సమాచార నిర్మాణ నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది. డేటాలో డైవ్ చేద్దాం మరియు ఫలితాలను అన్వేషించండి! 📊

లోతైన వారసత్వం యొక్క పనితీరు ప్రభావాన్ని అర్థం చేసుకోవడం

లోతుగా వారసత్వంగా వచ్చిన తరగతుల పనితీరు ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి లక్ష్యం పైన అందించిన స్క్రిప్ట్‌లు పైథాన్. ఈ ప్రయోగంలో వేర్వేరు వారసత్వ నిర్మాణాలతో బహుళ తరగతులను సృష్టించడం మరియు వాటి లక్షణాలను యాక్సెస్ చేయడానికి అవసరమైన సమయాన్ని కొలవడం. ప్రధాన ఆలోచన ఏమిటంటే సబ్‌క్లాస్‌ల పెరుగుదల a కి దారితీస్తుందో లేదో నిర్ణయించడం సరళ, లక్షణ తిరిగి పొందడంలో బహుపది, లేదా ఘాతాంక మందగమనం. దీన్ని చేయడానికి, మేము డైనమిక్‌గా తరగతులను ఉత్పత్తి చేస్తాము, లక్షణాలను కేటాయించాము మరియు పనితీరు బెంచ్‌మార్కింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తాము. 🕒

ఉపయోగించిన ముఖ్య ఆదేశాలలో ఒకటి రకం (), ఇది డైనమిక్‌గా తరగతులను సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది. 260 వేర్వేరు తరగతులను మాన్యువల్‌గా నిర్వచించే బదులు, వాటిని ఫ్లైలో ఉత్పత్తి చేయడానికి మేము ఉచ్చులను ఉపయోగిస్తాము. స్కేలబిలిటీకి ఇది చాలా ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే ప్రతి తరగతి మానవీయంగా రాయడం అసమర్థంగా ఉంటుంది. డైనమిక్‌గా సృష్టించిన తరగతులు సబ్‌క్లాస్ పేర్ల టపుల్‌ను ఉపయోగించి బహుళ మాతృ తరగతుల నుండి వారసత్వంగా పొందుతాయి. ఈ సెటప్ పైథాన్ యొక్క పద్ధతి రిజల్యూషన్ ఆర్డర్ (MRO) పనితీరును ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో అన్వేషించడానికి మాకు అనుమతిస్తుంది, లక్షణ శోధన సుదీర్ఘ వారసత్వ గొలుసును దాటడానికి అవసరమైనప్పుడు.

పనితీరును కొలవడానికి, మేము ఉపయోగిస్తాము సమయం () నుండి సమయం మాడ్యూల్. లక్షణాలను యాక్సెస్ చేయడానికి ముందు మరియు తరువాత టైమ్‌స్టాంప్‌లను సంగ్రహించడం ద్వారా, పైథాన్ విలువలను ఎంత త్వరగా తిరిగి పొందుతుందో మేము నిర్ణయించవచ్చు. అదనంగా, getattr () ప్రత్యక్ష లక్షణ ప్రాప్యతకు బదులుగా ఉపయోగించబడుతుంది. లక్షణ పేర్లు హార్డ్కోడ్ చేయబడకపోవచ్చు కాని డైనమిక్‌గా తిరిగి పొందే వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలను మేము కొలుస్తున్నామని ఇది నిర్ధారిస్తుంది. ఉదాహరణకు, వెబ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు లేదా ORM సిస్టమ్స్ వంటి పెద్ద-స్థాయి అనువర్తనాల్లో, ఆకృతీకరణలు లేదా డేటాబేస్‌ల నుండి లక్షణాలను డైనమిక్‌గా యాక్సెస్ చేయవచ్చు. 📊

చివరగా, వాటి ప్రభావాన్ని విశ్లేషించడానికి మేము వేర్వేరు తరగతి నిర్మాణాలను పోల్చాము. మందగమనం కొంతవరకు సరళంగా ఉన్నప్పటికీ, పనితీరు unexpected హించని విధంగా ముంచే క్రమరాహిత్యాలు ఉన్నాయని ఫలితాలు వెల్లడిస్తున్నాయి, పైథాన్ యొక్క అంతర్లీన ఆప్టిమైజేషన్లు పాత్ర పోషిస్తాయని సూచిస్తున్నాయి. లోతైన వారసత్వంతో సంక్లిష్ట వ్యవస్థలను నిర్మించే డెవలపర్‌లకు ఈ అంతర్దృష్టులు ఉపయోగపడతాయి. మెరుగైన పనితీరు కోసం వారసత్వంపై కూర్పు లేదా డిక్షనరీ-ఆధారిత లక్షణ నిల్వ వంటి ప్రత్యామ్నాయ విధానాలను ఉపయోగించడం మంచిది.

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")

పెద్ద వారసత్వ సోపానక్రమంలో పైథాన్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడం

పైథాన్ యొక్క వారసత్వ వ్యవస్థ యొక్క ఒక కీలకమైన అంశం ఏమిటంటే ఇది బహుళ మాతృ తరగతులలో లక్షణాలను ఎలా పరిష్కరిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ అనుసరిస్తుంది పద్ధతి రిజల్యూషన్ ఆర్డర్ (MRO), ఇది పైథాన్ ఒక వస్తువు యొక్క వారసత్వ చెట్టులో ఒక లక్షణం కోసం శోధిస్తున్న క్రమాన్ని నిర్దేశిస్తుంది. ఒక తరగతి చాలా మంది తల్లిదండ్రుల నుండి వారసత్వంగా వచ్చినప్పుడు, పైథాన్ లక్షణాలను కనుగొనడానికి సుదీర్ఘ మార్గంలో ప్రయాణించాలి, ఇది పనితీరును ప్రభావితం చేస్తుంది. 🚀

లక్షణ శోధనకు మించి, మెమరీ వాడకంతో మరొక సవాలు తలెత్తుతుంది. పైథాన్‌లోని ప్రతి తరగతికి ఒక నిఘంటువు ఉంటుంది __dict__ అది దాని లక్షణాలను నిల్వ చేస్తుంది. బహుళ తరగతుల నుండి వారసత్వంగా వచ్చినప్పుడు, మెమరీ పాదముద్ర పెరుగుతుంది ఎందుకంటే పైథాన్ అన్ని వారసత్వంగా వచ్చిన లక్షణాలు మరియు పద్ధతులను ట్రాక్ చేయాలి. ఇది పెరిగిన జ్ఞాపకశక్తి వినియోగానికి దారితీస్తుంది, ముఖ్యంగా వేలాది సబ్‌క్లాస్‌లు ఉన్న సందర్భాల్లో.

లోతైన వారసత్వానికి ఆచరణాత్మక ప్రత్యామ్నాయం వారసత్వంపై కూర్పు. 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 ->. లోతుగా సమూహమైన తరగతి నిర్మాణాలను సృష్టించడానికి బదులుగా, డెవలపర్లు ఆబ్జెక్ట్ కూర్పును ఉపయోగించవచ్చు, ఇక్కడ ఒక తరగతి ఇతర తరగతుల నుండి వారసత్వంగా పొందటానికి బదులుగా ఇతర తరగతుల ఉదాహరణలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ పద్ధతి సంక్లిష్టతను తగ్గిస్తుంది, నిర్వహణ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు తరచుగా మంచి పనితీరుకు దారితీస్తుంది. ఉదాహరణకు, గేమ్ ఇంజిన్‌లో, `వెహికల్ -> కార్ -> ఎలక్ట్రిక్ కార్ 'వంటి లోతైన సోపానక్రమం కాకుండా,` వాహనం` తరగతిలో `మోటారు` వస్తువు ఉంటుంది, ఇది మరింత మాడ్యులర్ మరియు సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. 🔥