Improve performance of dataclasses.asdict by caching field names
Chưa có ai nhận issue này.
- 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:
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
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- 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