เครื่องมือ Python ที่เรียกว่า TrackingDict เมื่อเร็วๆ นี้ได้จุดประกายการอภิปรายที่น่าสนใจในชุมชนนักพัฒนาเกี่ยวกับวิธีการที่เหมาะสมในการขยายฟังก์ชันการทำงานของ dictionary และติดตามรูปแบบการเข้าถึงคีย์ เครื่องมือนี้ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยนักพัฒนาระบุฟิลด์ข้อมูลที่ไม่ได้ใช้งานในแอปพลิเคชันของพวกเขา ได้เผยให้เห็นคำถามที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมการสืบทอด dict ของ Python และแนวทางทางเลือกอื่นๆ
คุณสมบัติหลักของ TrackingDict :
- ติดตามการเข้าถึงคีย์ของดิกชันนารีผ่านเมธอด
__getitem__ - มีคุณสมบัติ
accessed_keysและnever_accessed_keys - มีประโยชน์สำหรับการทดสอบหน่วยความครอบคลุมและการเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นฐานข้อมูล
- มีให้ใช้งานทั้งในเวอร์ชันที่ไม่มีการกำหนดประเภทและเวอร์ชันที่มีการกำหนดประเภท
การขาดความครอบคลุมของเมธอดทำให้เกิดความกังวล
ชุมชนได้ระบุข้อจำกัดที่สำคัญในการพัฒนา TrackingDict อย่างรวดเร็ว เวอร์ชันปัจจุบันติดตามการเข้าถึงผ่านเมธอด __getitem__ มาตรฐานเท่านั้น แต่ dictionary ของ Python มีหลายวิธีในการดึงค่า เมธอดอย่าง get(), setdefault(), และการวนซ้ำ dictionary จะหลีกเลี่ยงกลไกการติดตามทั้งหมด ทำให้เกิดจุดบอดในการตรวจสอบการใช้งาน
การมองข้ามนี้กลายเป็นปัญหาโดยเฉพาะในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงที่นักพัฒนามักใช้รูปแบบการเข้าถึงทางเลือกเหล่านี้ เมธอด setdefault() แม้ว่าจะไม่ค่อยได้รับความนิยมนับตั้งแต่มีการแนะนำ defaultdict ใน Python 2.5 แต่ก็ยังคงถูกใช้งานเป็นประจำสำหรับสถานการณ์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงบางอย่าง
หมายเหตุ: setdefault() ดึงค่าของคีย์หากมีอยู่ หรือตั้งค่าและคืนค่าเริ่มต้นหากไม่มีคีย์นั้น
เมธอดที่ไม่ถูกติดตามโดยการใช้งานปัจจุบัน:
get()- การดึงข้อมูลคีย์อย่างปลอดภัยพร้อมค่าเริ่มต้นsetdefault()- รับค่าคีย์หรือตั้งค่าเริ่มต้นหากไม่พบ- การวนซ้ำ Dictionary ผ่าน
items(),keys(),values() - การแตก Dictionary ด้วยตัวดำเนินการ
** - การรวม Dictionary ด้วยตัวดำเนินการ
| - เมธอด
update(),pop(),popitem(),copy()
ความขัดแย้งเรื่อง UserDict กับการสืบทอด Dict
การอภิปรายได้จุดประกายการถกเถียงที่มีมายาวนานเกี่ยวกับแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับการขยายฟังก์ชันการทำงานของ dictionary สมาชิกชุมชนบางคนสนับสนุนให้ใช้ collections.UserDict แทนการสืบทอดโดยตรงจากคลาส dict ในตัว UserDict จะส่งเมธอดอย่าง get(), setdefault(), และการวนซ้ำผ่านเมธอด __getitem__ ซึ่งอาจแก้ไขปัญหาความครอบคลุมของการติดตาม
อย่างไรก็ตาม คำแนะนำนี้เผชิญกับการต่อต้านจากนักพัฒนาคนอื่นๆ ที่ชี้ให้เห็นว่าเอกสาร Python เองแนะนำว่าความจำเป็นของ UserDict ได้ถูกแทนที่บางส่วนด้วยความสามารถในการสร้างคลาสย่อยของ dict โดยตรง ชุมชนยังคงแบ่งแยกเกี่ยวกับว่า UserDict แสดงถึงแนวทางที่ปลอดภัยกว่าหรือเป็นเพียงสิ่งประดิษฐ์ทางประวัติศาสตร์
ผลกระทบต่อประสิทธิภาพและทางเลือกสมัยใหม่
การสนทนายังได้สัมผัสกับการพิจารณาประสิทธิภาพ โดยเฉพาะรอบๆ รูปแบบการใช้งาน defaultdict เทียบกับ setdefault() การทดสอบประสิทธิภาพล่าสุดแสดงให้เห็นว่า defaultdict ตอนนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่า setdefault() ใน Python 3.13 ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงจากเวอร์ชันก่อนหน้าที่ setdefault() มีข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพ
นักพัฒนาบางคนตั้งคำถามว่าแนวทางทั้งหมดนี้แสดงถึง code smell หรือไม่ โดยแนะนำว่าประเภทข้อมูลที่มีโครงสร้างอย่าง Pydantic models หรือ dataclasses จะให้ความสามารถในการวิเคราะห์แบบคงที่ที่ดีกว่า อย่างไรก็ตาม คนอื่นๆ โต้แย้งว่าการติดตามรันไทม์มีจุดประสงค์ที่แตกต่างจากการวิเคราะห์แบบคงที่ โดยเฉพาะสำหรับการดีบักเส้นทางการดำเนินการเฉพาะ
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ ( Python 3.13 ):
defaultdict: ประมาณ 0.195 วินาทีสำหรับการดำเนินการ 100,000 ครั้งdict.setdefault: ประมาณ 0.296 วินาทีสำหรับการดำเนินการ 100,000 ครั้งdefaultdictขณะนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าsetdefault()ใน Python เวอร์ชันใหม่
บทสรุป
แม้ว่า TrackingDict จะเสนอแนวทางที่น่าสนใจในการตรวจสอบรูปแบบการใช้งานข้อมูล แต่การอภิปรายในชุมชนเผยให้เห็นความซับซ้อนของการขยายพฤติกรรม dictionary ของ Python อย่างเหมาะสม การถกเถียงเน้นย้ำความตึงเครียดที่ต่อเนื่องระหว่างกลยุทธ์การสืบทอดที่แตกต่างกัน และทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับเมื่อไหร่ที่เครื่องมือติดตามรันไทม์ให้คุณค่าที่แท้จริงเทียบกับเมื่อไหร่ที่พวกมันบ่งชี้ถึงปัญหาการออกแบบพื้นฐาน ในขณะที่ Python ยังคงพัฒนาต่อไป การอภิปรายเหล่านี้ช่วยกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีสำหรับการขยายโครงสร้างข้อมูลและการตรวจสอบการใช้งาน
อ้างอิง: A Python dict that can report which keys you did not use