Triển khai TrackingDict trong Python gây tranh luận cộng đồng về các thực hành tốt nhất khi kế thừa Dict

Một tiện ích Python gần đây có tên TrackingDict đã khơi mào một cuộc thảo luận thú vị trong cộng đồng lập trình viên về cách thức phù hợp để mở rộng chức năng dictionary và theo dõi các mẫu truy cập khóa. Công cụ này, được thiết kế để giúp các lập trình viên xác định các trường dữ liệu không sử dụng trong ứng dụng của họ, đã tiết lộ những câu hỏi sâu sắc hơn về hành vi kế thừa dict của Python và các phương pháp thay thế.

Các tính năng chính của TrackingDict:

• Theo dõi việc truy cập khóa từ điển thông qua phương thức __getitem__
• Cung cấp các thuộc tính accessed_keys và never_accessed_keys
• Hữu ích cho việc kiểm tra độ bao phủ unit test và tối ưu hóa truy vấn cơ sở dữ liệu
• Có sẵn cả phiên bản không kiểu và có kiểu

Việc thiếu phạm vi phương thức gây lo ngại

Cộng đồng đã nhanh chóng xác định những hạn chế đáng kể trong triển khai TrackingDict . Phiên bản hiện tại chỉ theo dõi việc truy cập thông qua phương thức __getitem__ tiêu chuẩn, nhưng dictionary của Python cung cấp nhiều cách để lấy giá trị. Các phương thức như get(), setdefault(), và việc lặp dictionary hoàn toàn bỏ qua cơ chế theo dõi, tạo ra các điểm mù trong việc giám sát sử dụng.

Sự thiếu sót này trở nên đặc biệt có vấn đề trong các ứng dụng thực tế nơi các lập trình viên thường sử dụng những mẫu truy cập thay thế này. Phương thức setdefault(), mặc dù ít phổ biến hơn kể từ khi giới thiệu defaultdict trong Python 2.5, vẫn được sử dụng thường xuyên cho một số tình huống quan trọng về hiệu suất.

Lưu ý: setdefault() lấy giá trị của một khóa nếu nó tồn tại, hoặc đặt và trả về một giá trị mặc định nếu khóa bị thiếu.

Các phương thức KHÔNG được theo dõi bởi triển khai hiện tại:

• get() - Truy xuất khóa an toàn với giá trị mặc định
• setdefault() - Lấy khóa hoặc đặt mặc định nếu thiếu
• Lặp từ điển thông qua items(), keys(), values()
• Giải nén từ điển với toán tử **
• Hợp nhất từ điển với toán tử |
• Các phương thức update(), pop(), popitem(), copy()

Tranh cãi UserDict so với kế thừa Dict

Cuộc thảo luận đã làm bùng phát lại một cuộc tranh luận lâu dài về phương pháp tốt nhất để mở rộng chức năng dictionary. Một số thành viên cộng đồng ủng hộ việc sử dụng collections.UserDict thay vì kế thừa trực tiếp từ lớp dict tích hợp. UserDict định tuyến các phương thức như get(), setdefault(), và lặp thông qua phương thức __getitem__, có thể giải quyết các vấn đề về phạm vi theo dõi.

Tuy nhiên, khuyến nghị này gặp phải sự phản đối từ các lập trình viên khác, những người chỉ ra rằng tài liệu Python chính nó gợi ý rằng sự cần thiết của UserDict đã được thay thế một phần bởi khả năng phân lớp dict trực tiếp. Cộng đồng vẫn chia rẽ về việc liệu UserDict có đại diện cho một phương pháp an toàn hơn hay chỉ đơn giản là một di tích lịch sử.

Tác động hiệu suất và các lựa chọn thay thế hiện đại

Cuộc trò chuyện cũng đã đề cập đến các cân nhắc về hiệu suất, đặc biệt xung quanh các mẫu sử dụng defaultdict so với setdefault(). Các điểm chuẩn gần đây cho thấy defaultdict hiện vượt trội hơn setdefault() trong Python 3.13, đánh dấu sự thay đổi từ các phiên bản trước đó nơi setdefault() có lợi thế về hiệu suất.

Một số lập trình viên đặt câu hỏi liệu toàn bộ phương pháp có đại diện cho một code smell hay không, gợi ý rằng các kiểu dữ liệu có cấu trúc như mô hình Pydantic hoặc dataclasses sẽ cung cấp khả năng phân tích tĩnh tốt hơn. Tuy nhiên, những người khác lập luận rằng theo dõi thời gian chạy phục vụ các mục đích khác với phân tích tĩnh, đặc biệt là để gỡ lỗi các đường dẫn thực thi cụ thể.

So sánh hiệu suất (Python 3.13):

• defaultdict: ~0.195 giây cho 100,000 thao tác
• dict.setdefault: ~0.296 giây cho 100,000 thao tác
• defaultdict hiện tại vượt trội hơn setdefault() trong các phiên bản Python hiện đại

Kết luận

Trong khi TrackingDict cung cấp một phương pháp thú vị để giám sát các mẫu sử dụng dữ liệu, cuộc thảo luận cộng đồng tiết lộ sự phức tạp của việc mở rộng đúng cách hành vi dictionary của Python . Cuộc tranh luận làm nổi bật những căng thẳng đang diễn ra giữa các chiến lược kế thừa khác nhau và đặt ra câu hỏi về khi nào các công cụ theo dõi thời gian chạy cung cấp giá trị thực sự so với khi chúng chỉ ra các vấn đề thiết kế cơ bản. Khi Python tiếp tục phát triển, những cuộc thảo luận này giúp định hình các thực hành tốt nhất cho việc mở rộng cấu trúc dữ liệu và giám sát sử dụng.

Tham khảo: A Python dict that can report which keys you did not use