Какой тип данных для иммутабельных структур самый быстрый в Python — 10 июля 2026 г. в 07:15:02.695
Какой тип данных для иммутабельных структур самый быстрый в Python NamedTuple, dataclass, attrs, msgspec — все решают одну задачу, но с очень разной стоимостью при старте программы. Автор сделал детальный бенчмарк . Вот что получилось. 📊 Три уровня производительности (warm start) Быстрые (~7-12 µs на тип): — native slots — просто __slots__ — msgspec.Struct — сериализация + struct в одном — record-type (C) — прототип C-расширения Средние (~76-96 µs, в ~8 раз медленнее): — NamedTuple — то что большинство использует по умолчанию — record-type — декоратор от Brett Cannon Медленные (~200-370 µs, в ~20-30 раз медленнее): — dataclass, frozen dataclass — attrs 🔍 Почему такая разница Всё упирается в количество методов которые генерируются при создании типа: — native slots и C-расширения: ничего не генерируют → быстро — NamedTuple: генерирует один __new__ через eval → средне — dataclass: генерирует __init__, __repr__, __eq__ за один раз, frozen добавляет ещё три → медленно 💾 Память на экземпляр native slots → 64 байта NamedTuple → 88 байт (tuple overhead) msgspec → 64 байта attrs → 80 байт dataclass → 64 байта frozen=True не меняет размер в памяти — это только флаг на уровне записи, не структуры. ⚡ Время создания экземпляра msgspec → ~62 ns native → ~87 ns NamedTuple → ~138 ns attrs → ~209 ns frozen dc → ~224 ns Если пишете CLI или инструменты где важен startup time — NamedTuple не такой «бесплатный» как кажется. msgspec быстрее после ~229 типов (warm) но тянет за собой 19ms импорта. Для большинства проектов NamedTuple всё ещё разумный выбор — но теперь вы знаете цену.