利用 __slots__ 提高 Python 类的性能

每次创建一个新类时，python 都会将每个属性存储在 dict 属性中，该属性称为动态字典。这种默认行为似乎很方便，因为它很灵活，但是当您处理大量实例或内存使用很重要时，这种开销可能会很大。

“老虎机”如何工作？

Python 基本上使用字典来存储类属性，但替代方案之一是使用 slots。通过定义这个名称，我们告诉 Python 使用更加静态和紧凑的结构，从而显着减少内存使用量。这是如何在类中使用槽的基本示例。

import sys 

class WithoutSlots:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

class WithSlots:
    __slots__ = ['x', 'y']

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

obj1 = WithoutSlots(1, 2)
obj2 = WithSlots(1, 2)

print(sys.getsizeof(obj1.__dict__)) # 296
print(sys.getsizeof(obj2)) # 48

如上所示，与“WithSlots”相比，“WithoutSlots”使用更多内存。考虑创建该类的多个实例 - 哪种方法是更好的选择？

局限性

老虎机可能是有用的工具，但有局限性：

• 没有动态属性：在类主体中定义槽时，我们禁用其默认属性（dict），因此我们无法在创建实例后动态向其添加新属性。

obj = WithSlots(1, 2)
obj.z = 3  # This will raise an AttributeError

我们可以通过将 dict 添加到 slot 来解决这个问题。

• 没有多重继承：每个基类必须包含插槽定义，否则Python将恢复使用字典来存储实例属性。

• 无默认值：需要在init方法中明确初始化默认值。

何时使用它

我写下了一些可以使用插槽的最佳场景示例：

• 当我们有很多实例要创建时，内存使用就成为一个问题。
• 当我们需要优化性能时。
• 当你拥有已知且固定的属性时。
• 当您处理大型数据集时。

最后的想法

这就是 slots 在 Python 中的使用方式：当你确定你的类不需要任何其他属性并且你正在使用它们时，你可以使用它们大量实例。通过定义 slots，您可以告诉 Python 使用更高效、更紧凑的结构来存储属性，这有助于节省内存。当您关心内存使用情况或需要优化性能时，这尤其方便。请记住，使用 slots，您无法动态添加新属性，因此最好在类属性固定且定义良好时使用它。

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