นักพัฒนา Python กำลังพูดถึงไลบรารี multiple dispatch ใหม่ที่เรียกว่า Ovld ซึ่งสัญญาว่าจะปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับโซลูชันที่มีอยู่ Multiple dispatch ช่วยให้ฟังก์ชันทำงานแตกต่างกันตามประเภทของอาร์กิวเมนต์หลายตัว ซึ่งเป็นการขยายความสามารถเกิน single dispatch ที่มีอยู่ใน Python
การอ้างสมรรถนะและการใช้งานทางเทคนิค
ผู้สร้างไลบรารีอ้างว่า Ovld ทำได้ดีกว่าไลบรารี multiple dispatch อื่นๆ ถึง 1.5 ถึง 100 เท่า ความเร็วนี้มาจากเทคนิคการสร้างโค้ดเป็นหลักมากกว่าการค้นหาจาก dictionary แบบดั้งเดิม ระบบจะสร้างฟังก์ชันเฉพาะสำหรับชุด signature ที่กำหนดและลงทะเบียนไว้ใน line cache ของ Python ทำให้กระบวนการ dispatch มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพขยายไปถึง dependent types ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่ช่วยให้ dispatch ตามค่าจริงแทนที่จะเป็นแค่ประเภทเท่านั้น ตัวอย่างเช่น ฟังก์ชันสามารถทำงานแตกต่างกันเมื่อรับค่า literal 0 เทียบกับจำนวนเต็มอื่นๆ แม้จะมีความซับซ้อนเพิ่มขึ้น Ovld ยังคงรักษาประสิทธิภาพที่แข่งขันได้ โดยช้ากว่าการตรวจสอบ isinstance พื้นฐานเพียง 2-3 เท่าเท่านั้น
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ
- Ovld : เร็วกว่าไลบรารี multiple dispatch อื่นๆ ตั้งแต่ 1.5 เท่า ถึง 100 เท่า
- ค่าใช้จ่ายในการประมวลผลเทียบเท่ากับคำสั่ง isinstance หรือ match statements
- ช้าลงเพียง 2-3 เท่าเมื่อทำการ dispatch บนประเภท Literal
- ใช้การสร้างโค้ดแทนการค้นหาจาก dictionary เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
การประยุกต์ใช้ในโลกจริงและกรณีการใช้งาน
สมาชิกชุมชนได้แบ่งปันตัวอย่างการใช้งานจริงที่ multiple dispatch มีประโยชน์ การแปลงข้อมูลระหว่างรูปแบบต่างๆ เป็นกรณีการใช้งานที่พบบ่อย โดยเฉพาะเมื่อทำงานกับไลบรารีอย่าง NumPy, Pandas และ PyTorch ที่มี API แตกต่างกันเล็กน้อยสำหรับการดำเนินการที่คล้ายกัน Multiple dispatch ช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ดทั่วไปที่ทำงานกับประเภทข้อมูลต่างๆ เหล่านี้ได้โดยไม่ต้องตรวจสอบประเภทด้วยตนเอง
งาน serialization และ deserialization ก็ได้ประโยชน์จากแนวทางนี้เช่นกัน นักพัฒนาสามารถกำหนดวิธีการจัดการที่แตกต่างกันตามทั้งประเภทเป้าหมายและรูปแบบข้อมูลต้นทาง สร้างระบบที่ยืดหยุ่นซึ่งเลือกวิธีการแปลงที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ
90% ของเวลาในโค้ดแอปพลิเคชัน คุณต้องการเพียง single dispatch เหมือนกับ OOP กรณีหนึ่งที่ฉันใช้ multiple dispatch จริงๆ คือการแปลงเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างมากหรือน้อย
กรณีการใช้งานทั่วไป
- การแปลงโครงสร้างข้อมูลระหว่าง NumPy , Pandas , PyTorch
- การ Serialization/deserialization พร้อมรองรับหลายรูปแบบ
- การประมวลผลแบบเรียกซ้ำของโครงสร้างข้อมูลที่หลากหลาย
- โค้ดไลบรารีทั่วไปที่ทำงานได้กับหลายประเภท
- การดำเนินการ Tree mapping และการประมวลผล AST
ข้อกังวลด้านการบำรุงรักษาและการแลกเปลี่ยน
แม้จะมีข้อได้เปรียบทางเทคนิค นักพัฒนาบางคนแสดงความกังวลเกี่ยวกับการบำรุงรักษาโค้ด ความยืดหยุ่นของ multiple dispatch อาจทำให้การ debug ท้าทายมากขึ้น เนื่องจากยากที่จะคาดเดาว่าเมธอดใดจะถูกเรียกหรือจะวาง breakpoint ไว้ที่ไหนระหว่างการ debug สิ่งนี้สะท้อนการอภิปรายที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับฟีเจอร์ภาษาแบบไดนามิกเทียบกับประโยชน์ของ static typing
การเปรียบเทียบกับภาษาอย่าง Julia ซึ่งมี multiple dispatch ในการออกแบบหลักของภาษา เน้นให้เห็นว่าแนวทางของ Python ต้องการไลบรารีเพิ่มเติมและการพิจารณาการแลกเปลี่ยนระหว่างความยืดหยุ่นและการบำรุงรักษาอย่างรอบคอบ
คุณสมบัติหลัก
- การจัดส่งหลายรูปแบบที่รวดเร็วสำหรับฟังก์ชัน Python
- รองรับ dependent types (การจัดส่งตามค่า)
- Variants และ mixins สำหรับการทำให้ฟังก์ชันเฉพาะเจาะจง
- การจัดส่งเมธอดพร้อมรองรับการสืบทอด
- ความสามารถในการสร้างโค้ดแบบทดลอง
- การผสานรวมกับ Python type hints (มีข้อจำกัด)
การผสานรวมกับระบบ Type ของ Python
Ovld พยายามทำงานกับระบบ type hinting ของ Python ผ่านการใช้ decorator @overload อย่างชาญฉลาด แม้ว่าการผสานรวมนี้จะมีข้อจำกัด Type checker อาจต้องการการกำหนดค่าพิเศษเพื่อจดจำรูปแบบ dispatch อย่างเหมาะสม และโซลูชันนี้รู้สึกเหมือนเป็นการแก้ไขชั่วคราวมากกว่าการสนับสนุนภาษาดั้งเดิม
ไลบรารีรองรับประเภท Python ต่างๆ รวมถึงประเภทพื้นฐาน literal และ dependent type แบบกำหนดเอง ทำให้ครอบคลุมค่อนข้างสมบูรณ์สำหรับกรณีการใช้งานส่วนใหญ่ในขณะที่รักษาลักษณะประสิทธิภาพที่แตกต่างจากทางเลือกอื่นๆ
อ้างอิง: Ovld