大班是否会影响表现？

我建立了一个类矢量前段时间我很常用。随着时间的推移，我添加了越来越多的有趣且有用的方法，如标准化，投影等等。班级开始变得相当大，并且可能会变得更大。大班是否会影响表现？

由于我使用这个类来计算1000多个对象的位置和运动，并且每1/60秒创建一个新实例，我开始担心性能和/或内存可能会成为问题。

我试过在Google上寻找答案，但只找到了指向C++的this，但也许答案仍然适用？

否则我的问题是：是否有任何重大的性能问题？我应该尝试让我的班级变小一点，并创建功能吗？使用我应该注意的大类还有其他重大缺点吗？

2016-07-14 Ted Klein Bergman

您应该考虑使用和简单性，而不是性能。这些额外的方法是否总是被使用或者是专门的？如果某些额外的好东西在派生类中，您的设计会更好吗？无论如何，他们是否与班级相关（考虑应用于代码的规范化）？他们会更适合在另一个班级（混合），所以有趣的东西可以重用？保持它（你的课）简单。 – cdarke

我的确在第一手考虑使用和简单性，但我仍然对性能影响感到好奇。我喜欢课堂设计的方式，每种方法都与课堂相关。但是其中很多都是专门的，所以如果将这些方法转换成功能并不是什么大问题，那么它将会使性能提高很多。 –

好的，内存中字节码的布局将非常具体实现和版本。但是请考虑整个模块在导入时被编译和加载。包含专门方法的另一个模块中的派生类不需要导入（因此编译和加载），因此只会在需要时提供开销。代码可以被构建成包（目录树）。您需要使用自己的代码进行基准测试，以查看是否存在显着的性能差异。这将取决于数量。 – cdarke

类的（代码）大小没有（直接）性能结果。另外，只要你没有或期待性能问题，不要专注于优化（主要是优化导致更多的工作，有时更多的不可读/可维护的代码）。只有在需要时才进行性能优化。最初，始终专注于小班/可读性/可维护性。尤其是最后一个看起来很重要，因为你定期添加功能

您已经提供了一些功能区域，如投影，标准化。也许你可以将它们移动到其他类或辅助类，如果他们不需要任何数据。如果有一些特定的矢量类型，或者你可以使用策略模式来执行不同类型的算法，也许你可以使用继承拆分你的类。但是，也许你只有数百个可以在矢量上使用的函数;在这种情况下，使用助手方法，传递矢量并将每个方法放在最好的助手类中。

像例如正常化：

public abstract VectorNormalization 
{ 
    public void Normalize(Vector v) 
    { 
     .. do something with v 
    } 

    public void NormalizeDifferent(Vector v) 
    ... 
}

，您可以通过

Vector v = Vector(3,4); 
VectorNormalization.Normalize(v);

关于绩效调用它。调用Normalize函数：

通常，辅助类在内部使用所谓的v表。要调用一个辅助方法，编译器需要将v-table start添加到函数中并调用它，这是一个非常可忽略的性能损失。我认为C++和Python的工作非常相似。
此外，堆栈需要填充矢量。
函数调用已完成。

只有第一个会改变，因为在一个大的班级中，第二和第三个也是需要的。

您可以通过在需要的地方优化算法本身来赢得更高的性能。

btw，

来源

2016-07-14 08:21:05

我已经阅读了几次你的答案，我不确定它是否回答我的问题。不要误解我的意思，我感谢你给我举例说明如何组织我的代码来保持可读性/可维护性，这一直是我的优先事项，但我更关心性能影响和pythonic方式。仍然+1有价值的信息 –

我增加了一些关于性能的东西。 –

大班是否会影响表现？

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