Все динамически типизированные языки страдают от быстродействия по сравнению статически типизированными (компилируемыми). И в интерпретаторе нету доступа к branch-prediction и всяким другим плюшкам. Но есть же примеры где на динамической типизации применялись оптимизаторы с целью ускорить выполнение кода. Javascript это интерпретируемый язык, также как и Python. Но есть V8 который делает рантайм оптимизации на основе уже выполненных кусков кода. Да, JS компилируется в машинный а не байткод, но это не исключает подхода с двумя компиляторами, основным и оптимизирующим. Почему такой подход не может быть реализован для Python?
Могу быть неправ. Но, reselect — только и нужен для мемоизации сложных преобразований, если она не нужна — можно писать свои селекторы с О(1) в виде функций. Итог: понимай зачем нужны инструменты которые используешь.
А вобще, посмотрите пожалуйста на библиотеку redux-act. Она позволяет строить экшены без голых {type: "...."} конструкций и разбивать редьюсер на красивые функции-обработчики с ресолвом через обьект вместо switch. Почти все что вы описали в статье уже реализовано.
Все динамически типизированные языки страдают от быстродействия по сравнению статически типизированными (компилируемыми). И в интерпретаторе нету доступа к branch-prediction и всяким другим плюшкам. Но есть же примеры где на динамической типизации применялись оптимизаторы с целью ускорить выполнение кода. Javascript это интерпретируемый язык, также как и Python. Но есть V8 который делает рантайм оптимизации на основе уже выполненных кусков кода. Да, JS компилируется в машинный а не байткод, но это не исключает подхода с двумя компиляторами, основным и оптимизирующим. Почему такой подход не может быть реализован для Python?
А вобще, посмотрите пожалуйста на библиотеку redux-act. Она позволяет строить экшены без голых
{type: "...."}конструкций и разбивать редьюсер на красивые функции-обработчики с ресолвом через обьект вместо switch. Почти все что вы описали в статье уже реализовано.