如果我有一个使用CLR兼容代码（即在C＃中）编写的库，并且我使用DLR（即在IronPython中）对其中一些类进行子类化，这对我的CLR库的速度（即转换等）有任何影响与只使用CLR兼容代码进行子类化的情况相比？
只要DLR不覆盖我的CLR库所需的任何代码，我希望答案是“不”。我可以写一些代码来经验性地对答案进行基准测试，但是想知道你是否有人知道。
非常感谢你，新年快乐！
约翰
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根本没有在库代码中添加任何开销。引入新的子类根本不会改变CLR的行为。您可以想象一个版本的CLR执行类层次结构分析或运行时优化，这些内联方法或优化远程转换，其中存在其他子类可以默认这些优化。但我不知道有哪些CLR实现进行那些优化（当然MS CLR没有）。
但是使用Python子类可能会慢一些。那是因为Python子类将覆盖所有虚拟成员 - 那些覆盖将需要分派到实现重载或基类的Python函数。因此，无论何时使用Python中的子对象，在调用虚方法时都会慢一些。额外的开销将包含一个或多个字典查找到Python类型对象，以查看该方法是否在那里实现。