创建一个类实例需要调用多少个函数？

Question

创建一个类实例需要调用多少个函数？

python

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了解到在Python中调用函数是很耗费时间的，因此这个问题的答案与优化决策有关，例如将一个直接使用函数的数字方法与面向对象方法进行比较。因此，我想知道：

通常需要多少个函数调用？
最少需要多少个函数调用？
什么会增加函数调用次数？
用户创建的类与内置类相比如何？
对象删除（包括垃圾回收）呢？

我的谷歌技能无法找到答案。 编辑：为了概括评论并防止更多的关闭票，以下是一些澄清：

我对Python实例创建的时间复杂度与调用普通Python函数进行比较感兴趣
出于本问题的目的，让我们限制在最新的CPython版本。

- Lauritz V. Thaulow

1

你的意思是一旦调用，一个Python类需要多少条指令才能设置好？ - octopusgrabbus

3

您想要统计哪些函数调用？是Python函数调用还是Python解释器中的C函数调用？ - Mark Byers

2

@关闭投票者：我无法理解为什么这个问题不是事实相关的或者不需要专业知识。它涉及到确切可衡量的事情，并且回答这个问题需要深入了解Python内部的知识。 - Lauritz V. Thaulow

1

@lazyr -- 这可能不是你想要的答案，但为什么不设置一些简单的测试，并通过 timeit 计时呢？ - mgilson

2

如果您指定特定的实现可能会有所帮助 - 问题在于Python是一种语言规范 - 而不是一种实现。 CPython，Cython，Jython，IronPython，PyPy（或带有Psyco等的CPython），将根据底层平台（CPython的，.NET，JVM，混合，JIT等）和垃圾收集，线程，IO等具有不同的优化...即使是相同实现的不同版本也会有所不同 - 例如，算法已更改 - 更不用说新/旧样式类，__slots__，元类等等。 - Jon Clements

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2个回答

3

我按照评论中的建议使用timeit测试了这些案例:

def a():
    pass

class A(object):
    pass

class B(object):
    def __init__(self):
        pass

class NOPType(type):
    pass

class C(object):
    __metaclass__ = NOPType
    def __init__(self):
        pass

class D(object):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        return super(D, cls).__new__(cls)

    def __init__(self):
        pass

class E(A):
    def __init__(self):
        super(E, self).__init__()

测试结果：

$ python -m timeit -s "import tst" "tst.a()"
10000000 次循环中，最佳时间为 0.149 微秒每次循环
$ python -m timeit -s "import tst" "tst.A()"
10000000 次循环中，最佳时间为 0.169 微秒每次循环
$ python -m timeit -s "import tst" "tst.B()"
1000000 次循环中，最佳时间为 0.384 微秒每次循环
$ python -m timeit -s "import tst" "tst.C()"
1000000 次循环中，最佳时间为 0.397 微秒每次循环
$ python -m timeit -s "import tst" "tst.D()"
1000000 次循环中，最佳时间为 1.09 微秒每次循环
$ python -m timeit -s "import tst" "tst.E()"
1000000 次循环中，最佳时间为 0.827 微秒每次循环

使用函数调用作为基准，以下是结果：

基本实例化需要的时间增加了1.1倍。
添加一个__init__方法将因子增加到2.6
添加一个无操作元类只会略微增加，为2.7
相反，添加一个基本的__new__，与7.3个函数调用等效
具有单个子类的类相当于5.6个函数调用

对于最后两个结果，如果将对super的调用替换为其返回值，则可以减去约2。

这应该给出了在CPython 2.7中比较Python类和Python函数的时间开销大致的估计。

- Lauritz V. Thaulow

+1. 假设你的对象将拥有数据。如果你要创建大量的对象，你可能希望通过使用__slots__来优化内存使用。我建议不要使用__slots__，但如果你需要优化，可以考虑它。 - Steven Rumbalski

这实际上并没有直接回答原始问题，但这是一件好事！ - user3850

@hop 我在回答评论时发现我的问题表述与我实际想要知道的不符。然而，我决定不更新问题，因为这样一来评论就会失去意义。 - Lauritz V. Thaulow

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可以查看英文原文，
原文链接

- Steven Rumbalski · Accepted Answer

请查看Eli Bendersky的Python对象创建。

引用结论：

为了不把森林看成树木，让我们回到这篇文章的开头提出的问题。当CPython执行j = Joe()时会发生什么？

由于Joe没有显式元类，因此type是它的类型。因此调用了type的tp_call插槽，即type_call。
type_call首先调用Joe的tp_new插槽：
- 由于Joe没有显式基类，所以它的基类是object。因此调用了object_new。
- 由于Joe是一个Python定义的类，它没有自定义的tp_alloc插槽。因此，object_new调用了PyType_GenericAlloc。
- PyType_GenericAlloc分配并初始化了一个足够大的内存块来容纳Joe。
type_call然后继续在新创建的对象上调用Joe.__init__。
- 由于Joe没有定义__init__，因此调用了它的基类的__init__，即object_init。
- object_init什么也不做。
新对象从type_call返回，并绑定到名称j。