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python - 在 Python 中创建对象的时间成本与性能分析相关吗？

问题描述

让我介绍一个场景。我必须编写一个模块来验证 Python 字典。字典中的每个键都存储两件事：一个值和类型。像这样的东西：

d = {
    'key1': {
        'type' : 'string',
        'value' : 'The quick brown fox'
    },
    'key2': {
        'type' : 'integer',
        'value' : 23
    }
}

现在必须根据其类型验证该值。换句话说，相同类型的值将具有相同的验证。还有大量的验证对所有类型的值都是通用的。

我想到的第一件事是为存在的每种类型的数据编写一个验证类，并且这些类中的每一个都将从包含公共验证的基类继承。我有大约 17 种数据类型，这意味着如果字典中存在所有数据类型，我需要创建 17 个不同的 Python 对象来验证一个字典。

所以现在我的问题是：在这种情况下创建对象的时间成本是否相关？还是我应该尝试使用一种巨大的方法来完成整个事情？

标签： python

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