我有一个在Databricks上运行的pyspark管道。一个管道基本上是一个序列中执行的许多函数，它们是阅读/创建表、连接、转换等（即常见的spark东西）。因此，例如，它可能是如下所示的东西：

def read_table():

def perform_tansforms():

def perform_further_transforms():

def run_pipeline():
    read_table()
    perform_tansforms()
    perform_further_transforms()

现在，为了更好地构建代码，我将管道的常量和函数封装到一个类中，该类包含静态方法和run方法，如下所示：

class CustomPipeline():
    
    class_variable_1 = "some_variable"
    class_variable_2 = "another_variable"

    @staticmethod
    def read_table():

    @staticmethod
    def perform_tansforms():

    @staticmethod
    def perform_further_transforms():

    @staticmethod
    def run():
        CustomPipeline.read_table()
        CustomPipeline.perform_tansforms()
        CustomPipeline.perform_further_transforms()

现在，这可能是一个愚蠢的问题，但从概念上讲，这会以任何方式影响管道的性能吗？例如，将管道的各个部分封装到类中可能会导致从Python解释器到运行Spark的JVM的通信的一些额外开销。
任何帮助都是感激的，谢谢。另外，如果需要任何其他细节，请评论。