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我注意到,当我在 Python 中使用用户定义的对象(覆盖 __hash__
方法)作为我的字典的键时,查找时间至少增加了 5 倍。
即使我使用非常基本的散列方法(例如以下示例),也会观察到此行为:
class A:
def __init__(self, a):
self.a = a
def __hash__(self):
return hash(self.a)
def __eq__(self, other):
if not isinstance(other, A):
return NotImplemented
return (self.a == other.a and self.__class__ ==
other.__class__)
# get an instance of class A
mya = A(42)
# define dict
d1={mya:[1,2], 'foo':[3,4]}
如果我通过两个不同的 key 对访问进行计时,我会观察到性能上的显着差异
%timeit d1['foo']
结果在 ~ 100 ns 内。鉴于
%timeit d1[mya]
结果约为 600 ns。
如果我删除了 __hash__
和 __eq__
方法的覆盖,性能与默认对象处于同一水平
有没有办法避免这种性能损失并仍然实现自定义哈希计算?
最佳答案
自定义类的默认 CPython __hash__
实现是用 C 语言编写的,并使用对象的内存地址。因此,它不必从对象中访问绝对值并且可以非常快速地完成,因为它只是 CPU 中的单个整数运算,即使那样也是如此。
示例中的“非常基本的”__hash__
并不像看起来那么简单:
def __hash__(self):
return hash(self.a)
这必须读取 self
的属性 a
,我会说在这种情况下将调用 object.__getattribute__(self, 'a')
,这将在 __dict__
中查找 'a' 的值。这已经涉及计算 hash('a')
并查找它。然后,返回值将传递给hash
。
回答附加问题:
Is there a way to implement a faster
__hash__
method that returns predictable values, I mean that are not randomly computed at each run as in the case of the memory address of the object ?
任何访问对象属性的操作都会比不需要访问属性的实现慢,但是您可以通过使用 __slots__
来加快属性访问速度,或为该类实现高度优化的 C 扩展。
然而,还有另一个问题:这真的是个问题吗?我真的不敢相信应用程序会因为慢的 __hash__
而变慢。 __hash__
应该仍然非常快,除非字典有数万亿个条目,但那样的话,其他所有内容都会变慢并要求进行更大的更改...
我做了一些测试,必须进行更正。在这种情况下,使用 __slots__
根本无济于事。我的测试实际上表明,在 CPython 3.7 中,当使用 __slots__
时,上述类变得稍微慢。
关于python - 为什么在使用用户定义的对象作为键时,Python 中的字典查找总是比较慢?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52127854/
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