验证器性能测试¶

zerodep validate 与 pydantic v2 的性能对比。

测试环境

CPU: x86_64 Linux
Python: 3.12
工具: pytest-benchmark 5.2.3（报告均值）
对标库: pydantic 2.13.0
最后更新: 2026-04-21

实现对比¶

实现	文件/包	说明
zerodep	`validate.py`	仅依赖标准库的运行时验证器（纯 Python）
pydantic	（参考库）	使用 Rust 核心的流行验证库

性能对比（均值）¶

测试项	zerodep	pydantic	比率
简单验证（3 字段）	5.6 μs	1.5 μs	pydantic 快 3.8x
嵌套验证（TypedDict 套 TypedDict）	10.0 μs	2.1 μs	pydantic 快 4.7x
约束验证（Annotated Gt/Ge/Le）	9.3 μs	1.5 μs	pydantic 快 6.1x
列表验证（50 个 dict）	220.7 μs	31.6 μs	pydantic 快 7.0x
JSON Schema 生成	9.9 μs	200.5 μs	zerodep 快 20.2x

可辨识联合类型扩展性（v0.6.0+）¶

实际 LLM 代理对话包含数百到数千条消息，每条消息有混合内容部分（text、tool_call、tool_result 等），需要针对 10 变体可辨识联合类型进行验证。从 v0.6.0 起，validate 使用缓存的 O(1) 分发表替代 O(variants) 线性探测。

测试项	数据量	均值	单项
扁平 50 个部分	50	0.18 ms	3.6 μs
扁平 500 个部分	500	2.4 ms	4.8 μs
扁平 2000 个部分	2000	6.5 ms	3.3 μs
20 条消息 x 3 部分	60 部分	2.9 ms	48 μs/条
200 条消息 x 5 部分	1000 部分	12 ms	60 μs/条
1000 条消息 x 5 部分	5000 部分	32 ms	32 μs/条
10 工具 x 5 参数	50 参数	0.33 ms	33 μs/工具
50 工具 x 8 参数	400 参数	2.9 ms	58 μs/工具
200 工具 x 10 参数	2000 参数	12 ms	60 μs/工具

生产环境效果

v0.6.0 之前，500 条消息的代理对话花费 917ms（总转换时间的 93%）在联合类型验证上。分发表优化后，同样的工作负载在 13ms 内完成——提升约 70 倍。

要点总结¶

pydantic v2 使用 Rust 编译核心（pydantic-core），因此原始速度对比并不公平。zerodep 是纯 Python 实现，零依赖。
单对象验证方面，pydantic 凭借 Rust 核心快 4-7 倍。zerodep 验证一个简单 3 字段 TypedDict 仅需 ~5.6 μs——对于网络延迟是瓶颈的 API 请求/响应验证完全足够。
JSON Schema 生成是 zerodep 的强项 —— 仅需 9.9 μs，比 pydantic 的 200.5 μs 快 20.2 倍。这对动态生成 Schema 而非仅启动时生成的应用尤为重要。
可辨识联合类型线性扩展 —— 得益于 O(1) 分发，1000 条消息中的 5000 个内容部分仅需 32ms 即可完成验证。
zerodep 无需任何 pip 依赖 —— 仅使用标准库 typing、dataclasses、re。

缓存优化（v0.4.0+）

从 v0.4.0 起，多个内部辅助函数使用 @functools.lru_cache(maxsize=None) 缓存，包括 _typeddict_fields()、_dataclass_fields()、_find_discriminator()、_is_typeddict()、_is_dataclass_type() 和 _unwrap_annotated()。这消除了对相同类型重复验证时的冗余 get_type_hints() 和类型内省调用，简单类型提速 3-5 倍，复杂嵌套 TypedDict 结构提速可达 10 倍。

分发表优化（v0.6.0+）

从 v0.6.0 起，_try_discriminated 为每个联合类型构建缓存的 {字面量值: TypedDict} 分发表，将可辨识联合类型验证从 O(variants) 降至 O(1)。这对包含大量消息历史的 LLM API 负载至关重要。

自行运行¶

pip install pytest pytest-benchmark pydantic
pytest validate/test_validate_benchmark.py --benchmark-only -v