Каков самый быстрый (для доступа) структурный объект в Python?

этот вопрос довольно старый (Интернет-время), поэтому я подумал, что попробую повторить ваш тест сегодня, как с обычным CPython (2.7.6), так и с pypy (2.2.1) и посмотреть, как сравниваются различные методы. (Я также добавил в индексированном поиске для именованного кортежа.)

Это немного микро-бенчмарк, поэтому YMMV, но pypy, казалось, ускорял доступ к именованному кортежу в 30 раз против CPython (в то время как доступ к словарю был ускорен только в несколько раз 3).

from collections import namedtuple

STest = namedtuple("TEST", "a b c")
a = STest(a=1,b=2,c=3)

class Test(object):
    __slots__ = ["a","b","c"]

    a=1
    b=2
    c=3

b = Test()

c = {'a':1, 'b':2, 'c':3}

d = (1,2,3)
e = [1,2,3]
f = (1,2,3)
g = [1,2,3]
key = 2

if __name__ == '__main__':
    from timeit import timeit

    print("Named tuple with a, b, c:")
    print(timeit("z = a.c", "from __main__ import a"))

    print("Named tuple, using index:")
    print(timeit("z = a[2]", "from __main__ import a"))

    print("Class using __slots__, with a, b, c:")
    print(timeit("z = b.c", "from __main__ import b"))

    print("Dictionary with keys a, b, c:")
    print(timeit("z = c['c']", "from __main__ import c"))

    print("Tuple with three values, using a constant key:")    
    print(timeit("z = d[2]", "from __main__ import d"))

    print("List with three values, using a constant key:")
    print(timeit("z = e[2]", "from __main__ import e"))

    print("Tuple with three values, using a local key:")
    print(timeit("z = d[key]", "from __main__ import d, key"))

    print("List with three values, using a local key:")
    print(timeit("z = e[key]", "from __main__ import e, key"))

Результаты Python:

Named tuple with a, b, c:
0.124072679784
Named tuple, using index:
0.0447055962367
Class using __slots__, with a, b, c:
0.0409136944224
Dictionary with keys a, b, c:
0.0412045334915
Tuple with three values, using a constant key:
0.0449477955531
List with three values, using a constant key:
0.0331083467148
Tuple with three values, using a local key:
0.0453569025139
List with three values, using a local key:
0.033030056702

PyPy Результаты:

Named tuple with a, b, c:
0.00444889068604
Named tuple, using index:
0.00265598297119
Class using __slots__, with a, b, c:
0.00208616256714
Dictionary with keys a, b, c:
0.013897895813
Tuple with three values, using a constant key:
0.00275301933289
List with three values, using a constant key:
0.002760887146
Tuple with three values, using a local key:
0.002769947052
List with three values, using a local key:
0.00278806686401

пара моментов и идей:

1) Вы синхронизируете доступ к одному и тому же индексу много раз подряд. Ваша фактическая программа, вероятно, использует случайный или линейный доступ, который будет иметь другое поведение. В частности, будет больше пропусков кэша процессора. Вы можете получить немного другие результаты, используя вашу фактическую программу.

2) OrderedDictionary пишется как обертка вокруг dict, следовательно, это будет медленнее, чем dict. Это не решение проблемы.

3) Вы пробовали как новый стиль, так и старый? (классы нового стиля наследуются от object; классы старого стиля не делают)

4) Вы пробовали использовать psyco или Без Груза Глотать?

5) ваш внутренний цикл, чтобы изменить данные или просто доступ к нему? Возможно, можно преобразовать данные в наиболее эффективную возможную форму перед входом в цикл, но использовать наиболее удобную форму в другом месте программы.

У меня возникнет соблазн либо (а) изобрести какое-то конкретное кэширование рабочей нагрузки и разгрузить хранение и извлечение моих данных в процесс, подобный memcachedb, чтобы улучшить масштабируемость, а не только производительность, или (б) переписать как расширение C, с собственным хранилищем данных. Возможно, тип упорядоченного словаря.

вы могли бы начать с этого: http://www.xs4all.nl/~anthon / Python / ordereddict/

вы можете сделать ваши классы последовательности, как путем добавления __iter__ и __getitem__ методы, чтобы сделать их последовательность как (индексируемые и итерационные.)

будет OrderedDict работы? Есть несколько реализаций доступны, и он включен в Python31 collections.