python - 基于大键的字典与具有属性的对象列表的性能

Question

我正在使用具有几个属性的 Python 对象来组织数据模型，但我想知道这是否比使用基于键的字典效率低。我的模型存储 MP3 标签数据，看起来是这样的:

class Mp3Model:
    def __init__(self, path, filename):
        self.path = path
        self.filename = filename
        self.artist = ''
        self.title = ''
        self.album = ''
        self.tracknumber = ''
        self.genre = ''
        self.date = ''

模型是这样使用的:

mp3s = []
for file in files:
    if os.path.splitext(file)[1] == '.mp3':
        # Append a new Mp3Model to the mp3s list for each file found
        mp3s.append(Mp3Model(os.path.join(self.dir, file), file))

使用基于键的字典，甚至是一个简单的列表是否会提供很大的性能提升？ mps[] 对象列表的长度变化很大，具体取决于在给定目录中找到的文件数量，当我扫描包含大量文件的目录时，程序可能会变慢(我还没有实现任何线程) .

Answer 1

除非你声明__slots__对于您的对象，对象属性无论如何都存储在底层 dict 中，因此使用 dict 会比对象快一点。但是，与您的其余代码相比，差异可以忽略不计。

数据结构的选择应取决于各种其他因素:

• 是否需要存储结果？
• 您如何访问数据？串行访问还是随机访问？
• 您将根据哪些关键字搜索数据？
• 如果您打算并行化您的任务，它能处理并发写入吗？锁定开销是多少？
• ...

针对您的用例进行优化会带来更高的返回。