python通过__slots__优化内存

本文介绍如何利用Python中的__slots__特性进行内存优化。通过限制实例属性的存储方式,可以减少字典带来的内存开销。文章还提到了__slots__的一些注意事项,如必须包含__weakref__以支持弱引用。

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当程序需要大量实例的时候,可以用__slots__去实现内存优化,因为python解释器会创建__dict__属性去存储所有类实例的名字,我们知道因为哈希表的原因,字典的内存消耗比较大,我默认用tuple来存储,这样解释器就不会用字典去存储实例属性的名字了,从而达到节约内存的目的,__slots__里面不能放不存在的实例属性名,否则会抛出一场,不加__slots__属性,python解释器会自动设置__weakref__属性,如果用了__slots__需要手动把__weakred__加入到__slots__中,使7对象支持弱引用

`__slots__` 是 Python 中的一个特殊属性,它允许你显式地指定一个类的实例属性。通过使用 `__slots__`,你可以限制一个类实例可以存在的属性集合,从而优化内存使用和访问速度。 在 Python 中,每个类实例都有一个字典(`__dict__`)用于存储实例的属性。这使得你可以在运行时动态地给实例添加、修改或删除属性。然而,对于拥有大量实例的类,使用字典来存储属性可能会占用大量内存,并且属性查找会比较慢。 使用 `__slots__`,你可以预先声明一个固定的属性集合,从而避免了使用字典来存储实例的属性。通过这种方式,每个实例只会使用固定大小的内存,属性查找也变得更快。 要使用 `__slots__`,你可以在类定义中定义一个包含属性名称的元组。这些属性名称将成为实例的属性,而且除了这些属性之外,任何其他的属性都不能被添加到实例中。以下是一个示例: ```python class MyClass: __slots__ = ('attribute1', 'attribute2') def __init__(self, value1, value2): self.attribute1 = value1 self.attribute2 = value2 # 创建一个类实例 obj = MyClass(10, 20) # 访问实例属性 print(obj.attribute1) # 输出: 10 print(obj.attribute2) # 输出: 20 # 尝试添加新属性 obj.attribute3 = 30 # 抛出 AttributeError:'MyClass' object has no attribute 'attribute3' ``` 在上面的例子中,`MyClass` 类的实例只能具有 `attribute1` 和 `attribute2` 这两个属性。如果你尝试添加一个不在 `__slots__` 中的新属性,将会引发 `AttributeError` 异常。 需要注意的是,使用 `__slots__` 有一些限制和注意事项: - `__slots__` 只对当前类的实例有效,子类不受影响。 - 每个类实例仍然会有一个 `__dict__` 属性,但它只是一个空字典,不会包含实例的属性。 - 使用 `__slots__` 可能会导致一些特殊方法(例如 `__weakref__`)无法正常工作。 - 使用 `__slots__` 可能会限制动态性和灵活性。只有在确实需要优化内存和属性访问速度时才应该使用它。 希望这个解释能够帮到你!如果你还有其他问题,请随时提问。
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