python – 优化覆盖溺爱(覆盖__getattribute ____ getattr__)

概述我当前的代码使用__getattribute __ / __ getattr__覆盖常用的类.分析表明在重写的函数中花费了大量的时间.我强烈简化了用于测量纯覆盖性能影响的代码,如下所示： from timeit import default_timerclass Test(object): def __init__(self): self.a = 1.0class 我当前的代码使用__getattribute __ / __ getattr__覆盖常用的类.分析表明在重写的函数中花费了大量的时间.我强烈简化了用于测量纯覆盖性能影响的代码,如下所示：

from timeit import default_timerclass Test(object):    def __init__(self):        self.a = 1.0class Test1(object):    def __init__(self):        self.a = 1.0    def __getattribute__(self,item):        return object.__getattribute__(self,item)class Test2(object):    def __init__(self):        self.a = 1.0    def __getattribute__(self,item):        return super(Test2,self).__getattribute__(item)class ObjectWrapper(object):    def __init__(self,ocls,obj=None):        self.__ocls = ocls        self.__obj = None        if obj is None or isinstance(obj,ocls):            self.__obj = obj        else:            raise RuntimeError(''.join(str(x) for x in ("The value is ",type(obj),\                ",but it must be None or instance of ",self.__ocls.__name__)))    def set_inner_object(self,obj):        if obj is None or isinstance(obj,self.__ocls):            self.__obj = obj        else:            raise RuntimeError(''.join(str(x) for x in ("The value is ",self.__ocls.__name__)))    def __getattr__(self,name):        return getattr(self.__obj,name)def main():    x = test()    x1 = Test1()    x2 = Test2()    xw = ObjectWrapper(Test,x)    accsum = 0.0    accsum1 = 0.0    accsum2 = 0.0    accsumw = 0.0    s = default_timer()    for i in xrange(0,100000000):        accsum += x.a    e = default_timer()    s1 = default_timer()    for i in xrange(0,100000000):        accsum1 += x1.a    e1 = default_timer()    s2 = default_timer()    for i in xrange(0,100000000):        accsum2 += x2.a    e2 = default_timer()    sw = default_timer()    for i in xrange(0,100000000):        accsumw += xw.a    ew = default_timer()    print "speed factor Test1/Test: ",(e1 - s1) / (e - s)    print "speed factor Test2/Test: ",(e2 - s2) / (e - s)    print "speed factor Test wrapped/Test: ",(ew - sw) / (e - s)if __name__ == '__main__':    main()

压倒一切的影响是巨大的.这是输出：

speed factor Test1/Test:  6.32820892871speed factor Test2/Test:  8.4176175507speed factor Test wrapped/Test:  11.6202852701

Python是不正常的(python不是我的母语编程语言),为什么？
这是压倒一切的价格和/和溺爱的价格？！

如何提高性能？

解决方法 是的,你使用的抽象越多,事情就越慢.主要的Python实现使用哈希表来处理所有事情,而额外的间接层通常意味着额外的哈希表查找.

这里有一些反汇编供你咀嚼：

>>> dis.dis(Test2.__getattribute__)  5           0 LOAD_GLOBAL              0 (super)              3 LOAD_GLOBAL              1 (Test2)              6 LOAD_FAST                0 (self)              9 CALL_FUNCTION            2 (2 positional,0 keyword pair)             12 LOAD_ATTR                2 (__getattribute__)             15 LOAD_FAST                1 (item)             18 CALL_FUNCTION            1 (1 positional,0 keyword pair)             21 RETURN_VALUE

请注意,对于每个LOAD_GLOBAL,您基本上都在进行哈希表查找,然后还有另一个哈希表查找LOAD_ATTR(我认为).你正在做更多的工作,所以需要更多的时间.除此之外,还要增加执行您不需要的功能的成本.

总结

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