python / python/cpython

Improve performance of dataclasses.asdict by caching field names

Đang mở
#138,232 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

performance stdlib topic-dataclasses type-feature
Ngôn ngữ chính
Python
Star
77.2k
Fork
35.9k
Chỉ số merge pull request
Chỉ số pull request đang chờ

Mô tả

Feature or enhancement

Proposal:

About 8 years ago @ericvsmith asked:

https://github.com/python/cpython/blob/c779f2324df06563b4ba3d70d0941e619ccaf5ff/Lib/dataclasses.py#L1381

By caching the field names of a dataclass on the class the performance improves:

asdict: Mean +- std dev: [main] 2.33 us +- 0.14 us -> [pr] 1.65 us +- 0.08 us: 1.41x faster
astuple: Mean +- std dev: [main] 2.77 us +- 0.15 us -> [pr] 2.15 us +- 0.09 us: 1.29x faster
f.__getstate__(): Mean +- std dev: [main] 941 ns +- 64 ns -> [pr] 360 ns +- 18 ns: 2.61x faster

Benchmark hidden because not significant (1): instance creation

Geometric mean: 1.47x faster
Test script

(executed on non-pgo build)

import pyperf

setup = """
from dataclasses import dataclass, asdict, astuple
from pickle import dumps

@dataclass
class Simple:
     i : int
     s : str
     l : list

s = Simple(10, 'hi', [3, 1, 4, 1])

@dataclass(frozen=True, slots=True)
class Frozen:
     i : int
     s : str
     l : list

f = Frozen(10, 'hi', [3, 1, 4, 1])
f.__getstate__()

"""

runner = pyperf.Runner()
runner.timeit(name="instance creation", stmt="Simple(10, 'hi', [3, 1, 4, 1])", setup=setup)
runner.timeit(name="asdict", stmt="asdict(s)", setup=setup)
runner.timeit(name="astuple", stmt="astuple(s)", setup=setup)
runner.timeit(name="f.__getstate__()", stmt="f.__getstate__()", setup=setup)

The main downside of caching the field names is that (per dataclass, not per instance) we have an additional private field on the class with a list of strings.

Has this already been discussed elsewhere?

No response given

Links to previous discussion of this feature:

No response

Linked PRs
  • gh-138233

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách xem lại Lib/dataclasses.py ở khu vực triển khai asdict và astuple, sau đó kiểm tra PR được liên kết gh-138233 trước khi thực hiện bất kỳ công việc nào. Chạy tập lệnh pyperf được cung cấp để thiết lập baseline đã báo cáo; việc hoàn thành phải duy trì hành vi của dataclass đồng thời đạt được cải thiện hiệu năng do bộ nhớ đệm tên trường được đề xuất.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
python
Lĩnh vực
performance
Loại issue
Tính năng
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
25/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.