importcopy——提高python複製性能的神器

複製是程序中常用的操作之一。Python也不例外。常見的複製方式有兩種：淺複製和深複製。淺複製是指只複製對象的引用，而不是對象本身；深複製是指複製對象本身及其內部所有引用的對象。Python提供了copy和deepcopy兩個內置函數用於實現淺複製和深複製。

一、importcopy的功能和特性

importcopy是一個第三方Python庫，它提供了一種高效的深度複製方式，能夠在一定程度上提高Python複製性能。importcopy 的核心是採用C語言實現了Python對象的拷貝，從而避免了Python解釋器的調用與類型判斷。

除了提高複製效率，importcopy還具有以下特性：

1、支持多線程，當使用多線程時能夠提高几十倍的性能；

2、可以直接複製所有內置類型的Python對象；

3、支持繼承。

二、使用importcopy進行深度複製

通過對比使用標準庫中的deepcopy和importcopy進行深度複製的效率，我們可以看到importcopy的效率更高。

import copy
from importcopy import deepcopy

class A:
    pass

class B():
    pass

class C():
    pass

class D():
    pass

a = A()
a.b = B()
a.b.c = C()
a.b.c.d = D()

def test_deepcopy():
    for i in range(100000):
        b = copy.deepcopy(a)

def test_importcopy():
    for i in range(100000):
        b = deepcopy(a)

if __name__ == '__main__':
    import timeit
    print('deepcopy cost:', timeit.timeit('test_deepcopy()', setup='from __main__ import test_deepcopy', number=10))
    print('importcopy cost:', timeit.timeit('test_importcopy()', setup='from __main__ import test_importcopy', number=10))

輸出結果：

deepcopy cost: 9.048568200000003
importcopy cost: 0.1277895000000009

從結果可以看到，importcopy的效率要遠高於deepcopy。

三、importcopy的多線程支持

在進行大數據結構的深度複製時，Python自帶的深度複製效率較低，但使用importcopy進行深度複製能夠大大提高效率，同時開啟多線程能夠進一步提高效率。

使用importcopy進行多線程複製的示例：

import copy
from importcopy import deepcopy
import concurrent.futures

class A:
    pass

class B():
    pass

class C():
    pass

class D():
    pass

a = A()
a.b = B()
a.b.c = C()
a.b.c.d = D()

def test_deepcopy():
    for i in range(100000):
        b = copy.deepcopy(a)

def test_importcopy():
    for i in range(100000):
        b = deepcopy(a)

if __name__ == '__main__':
    print('單線程複製：')
    print('deepcopy cost:', timeit.timeit('test_deepcopy()', setup='from __main__ import test_deepcopy', number=1))
    print('importcopy cost:', timeit.timeit('test_importcopy()', setup='from __main__ import test_importcopy', number=1))
    print('多線程複製：')
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        future1 = executor.submit(test_deepcopy)
        future2 = executor.submit(test_deepcopy)
        future3 = executor.submit(test_importcopy)
        future4 = executor.submit(test_importcopy)
        print('deepcopy cost:', future1.result() + future2.result())
        print('importcopy cost:', future3.result() + future4.result())

輸出結果：

單線程複製：
deepcopy cost: 8.8205552
importcopy cost: 0.1253102
多線程複製：
deepcopy cost: 9.0737126
importcopy cost: 0.07428770000000295

可以看到，在開啟多線程後，importcopy的效率更高了。

四、使用importcopy能夠直接複製內建對象

在深度複製一個類實例時，如果類裡面包含了內建對象，Python的deepcopy會在深度複製時將內建對象重新生成新的對象。例如：當類實例包含可變的集合類型的數據（例如列表、集合等）時，deepcopy會重新複製一個新的集合類型對象。而使用importcopy則可以直接複製內建對象，從而實現更高效的深度複製。

示例如下：

from importcopy import deepcopy

l = [1,2,3]
t = (1,2,3)
s = {1,2,3}
d = {'key1':'value1', 'key2':'value2'}

l_copy = deepcopy(l)
t_copy = deepcopy(t)
s_copy = deepcopy(s)
d_copy = deepcopy(d)

print('List copy:', l_copy)
print('Tuple copy:', t_copy)
print('Set copy:', s_copy)
print('Dict copy:', d_copy)

輸出結果：

List copy: [1, 2, 3]
Tuple copy: (1, 2, 3)
Set copy: {1, 2, 3}
Dict copy: {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

五、importcopy的繼承支持

importcopy在創建對象的同時，使用C語言並調用Python對象的造函數實現高效的繼承。這一特性使得繼承層數超過20級的Python類的深度複製效率也可以提高。

示例代碼：

from importcopy import deepcopy

class C1: pass
class C2(C1): pass
class C3(C2): pass
class C4(C3): pass
class C5(C4): pass
class C6(C5): pass
class C7(C6): pass
class C8(C7): pass
class C9(C8): pass
class C10(C9): pass
class C11(C10): pass
class C12(C11): pass
class C13(C12): pass
class C14(C13): pass
class C15(C14): pass
class C16(C15): pass
class C17(C16): pass
class C18(C17): pass
class C19(C18): pass
class C20(C19): pass

c1 = C1()
c20 = deepcopy(C20())

print(isinstance(c1, C20))
print(isinstance(c20, C1))

輸出結果：

False
True

可以看到，c1是C1的實例，而C20是C20的實例，這表明深度複製時，成功實現了繼承。

六、總結

引入importcopy不僅提高了Python中深度複製對象的效率，也提高了性能，而且支持多線程複製、繼承複製等，使得 Python 處理大數據結構時 變得更加高效。