Курс Python → Оптимизация методов в Python 3.7

Python — это высокоуровневый язык программирования, который широко используется как для разработки веб-приложений, так и для научных вычислений. Одним из ключевых элементов Python являются методы классов, которые позволяют определять поведение объектов определенного класса. Однако, до версии CPython 3.7 возникала проблема с производительностью из-за необходимости создавать новые объекты «метода» каждый раз при вызове методов экземпляра класса.

Для решения этой проблемы в CPython 3.7 были введены новые коды операций, которые позволяют обращаться к методам без создания временных объектов. Это значительно повышает производительность, поскольку не требуется каждый раз изменять аргументы для вставки self при вызове метода. Теперь фактические вызовы методов обрабатываются более эффективно и без лишних накладных расходов.

Пример использования новых кодов операций для методов в Python 3.7:


class MyClass:
    @staticmethod
    def my_method():
        print("This is a static method")
        
# Вызов статического метода без создания объекта класса
MyClass.my_method()

В данном примере мы создаем класс MyClass с методом my_method, который помечен как статический с помощью декоратора @staticmethod. При вызове статического метода my_method не требуется создавать объект класса MyClass, что позволяет избежать лишних операций и повышает производительность.

Таким образом, введение новых кодов операций для методов в Python 3.7 позволяет оптимизировать процесс вызова методов экземпляров классов и повысить производительность при работе с объектами. Разработчики могут использовать статические методы для определения функциональности, которая не зависит от конкретного экземпляра класса, и получить выигрыш в производительности благодаря оптимизированным вызовам методов.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Defaultdict в Python
  2. Непрерывная проверка в Python
  3. Расчет времени выполнения программы
  4. Генераторы в Python
  5. Основы Python за 14 дней
  6. Проверка индексов коллекции
  7. Закрытие файла в Python
  8. Удаление элемента из списка в Python
  9. Работа с комбинациями в Python.
  10. Получение пути к текущему скрипту с помощью os
  11. Работа с IP-адресами в Python
  12. Создание копии списка в Python
  13. Работа с каталогами в Python
  14. Переворот строки
  15. Генераторы списков в Python
  16. Замена переменных в Python
  17. Проверка списка: any() и all()
  18. Функции в Python
  19. Обработка StopIteration в Python
  20. Функция enumerate в Python
  21. Тип данных TypeVarTuple
  22. Лямбда-функции в defaultdict
  23. Удаление элемента по индексу
  24. Проверка типов с использованием isinstance
  25. Работа с датами в Python
  26. Замена элементов в списке с помощью генераторов списков
  27. Лямбда-функции в Python
  28. Многострочные комментарии в Python
  29. Профилирование с Pandas
  30. Руководство по Pymorphy2
  31. Форматирование строк с f-строками
  32. Список переменных в Python
  33. Описание скриптов в README
  34. Pillow: работа с изображениями
  35. Основные функции и модули Python
  36. Копирование объектов в Python
  37. Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
  38. Принципы программирования
  39. Подсчет элементов в Python
  40. Использование модуля math
  41. Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
  42. Назначение максимального и минимального значения переменной в Python.
  43. Декодирование строк в Python
  44. Функция print() — вывод информации

Marketello читают маркетологи из крутых компаний