Question

我一直致力于实时应用程序，并注意到一些OOP设计模式在Python中引入了令人难以置信的开销（使用2.7.5进行测试）。

直截了当，为什么当字典被另一个对象封装时，字典值的简单访问方法需要花费近5倍的时间？

例如，运行下面的代码，我得到了：

Dict Access: 0.167706012726
Attribute Access: 0.191128969193
Method Wrapper Access: 0.711422920227
Property Wrapper Access: 0.932291030884

可执行代码：

class Wrapper(object):
    def __init__(self, data):
        self._data = data

    @property
    def id(self):
        return self._data['id']

    @property
    def name(self):
        return self._data['name']

    @property
    def score(self):
        return self._data['score']


class MethodWrapper(object):
    def __init__(self, data):
        self._data = data

    def id(self):
        return self._data['id']

    def name(self):
        return self._data['name']

    def score(self):
        return self._data['score']


class Raw(object):
    def __init__(self, id, name, score):
        self.id = id
        self.name = name
        self.score = score


data = {'id': 1234, 'name': 'john', 'score': 90}
wp = Wrapper(data)
mwp = MethodWrapper(data)
obj = Raw(data['id'], data['name'], data['score'])


def dict_access():
    for _ in xrange(100):
        uid = data['id']
        name = data['name']
        score = data['score']


def method_wrapper_access():
    for _ in xrange(100):
        uid = mwp.id()
        name = mwp.name()
        score = mwp.score()


def property_wrapper_access():
    for _ in xrange(100):
        uid = wp.id
        name = wp.name
        score = wp.score


def object_access():
    for _ in xrange(100):
        uid = obj.id
        name = obj.name
        score = obj.score


import timeit
print 'Dict Access:', timeit.timeit("dict_access()", setup="from __main__ import dict_access", number=10000)
print 'Attribute Access:', timeit.timeit("object_access()", setup="from __main__ import object_access", number=10000)
print 'Method Wrapper Access:', timeit.timeit("method_wrapper_access()", setup="from __main__ import method_wrapper_access", number=10000)
print 'Property Wrapper Access:', timeit.timeit("property_wrapper_access()", setup="from __main__ import property_wrapper_access", number=10000)

Answer 1

这是因为Python解释器（CPython）正在进行动态查找以调度所有调用，索引等。动态查找允许语言具有很大的灵活性，但性能成本却很高。当您使用“方法包装器”时，至少会发生这种情况：

查找mwp.id - 它恰好是一种方法，但它也只是一个分配给属性的对象，必须像其他任何一样被查找
致电 mwp.id()
在方法内，查找self._data
查找__getitem__

self._data

调用 __getitem__（这至少是一个C函数，但你仍然需要通过所有这些动态查找来到这里）

相比之下，您的“Dict Access”测试用例只需要查找__getitem__然后再调用它。

Matteo Italia在评论中指出，这是针对具体实施的。在Python生态系统中，你现在也有PyPy（使用JIT和运行时优化），Cython（编译为C，带有可选的静态类型注释等），Nuitka（编译为C ++，应该按原样获取代码），以及其他多个的实施方式。

在CPython上“纯”Python中优化这些查找的一种方法是直接引用对象并将它们分配给循环外的局部变量，然后在循环内使用局部变量。这是一种可能以代码混乱和/或破坏封装为代价的优化。

Python：OOP开销？

1 个答案: