python通过__slots__优化内存

最新推荐文章于 2024-12-17 22:24:11 发布
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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

Python中的__slots__：内存优化的利器
windowshht的博客
07-22 1209
_slots__是Python中的一个类变量，它指定了类中实例所允许拥有的属性名称。这个变量可以是一个列表、元组或字符串（当只有一个属性时）。使用__slots__后，Python解释器会以一种更高效、更紧凑的方式来存储实例属性，而不是使用默认的字典（__dict__）来存储每个实例的所有动态属性。在类定义中，__slots__应该是一个包含属性名称的元组、列表或字符串（当只有一个属性时）。__slots__ = ('attr1', 'attr2') # 定义两个允许的属性。
内存不够用？Python优化内存利器
BUG？不存在的！
06-09 569
与列表、元组等容器类型不同的是，它们并不会把数据一次性读入内存，而是在需要使用时才生成数据。因此，当数据较大时，使用生成器和迭代器可以减少内存开销。在处理矩阵和表格等数据结构时，使用NumPy和Pandas能够优化内存使用。Python的垃圾回收机制会自动回收不再使用的内存。然而，有些大的对象可能需要更长时间才能被垃圾回收，从而占用了大量的内存。如何有效地优化Python内存？总之，Python中有许多优秀的工具可以帮助优化内存使用。比如，可以读取文件的部分数据进行处理，而不是一次性读取整个文件。
详解python 内存优化
09-16
主要介绍了python 内存优化的相关资料，帮助大家更好的理解和学习python，感兴趣的朋友可以了解下
python的使用_Python基础教程：（小窍门）如何优化Python占用的内存
weixin_39782433的博客
11-24 595
概述如果程序处理的数据比较多、比较复杂，那么在程序运行的时候，会占用大量的内存，当内存占用到达一定的数值，程序就有可能被操作系统终止，特别是在限制程序所使用的内存大小的场景，更容易发生问题。下面我就给出几个优化Python占用内存的几个方法。说明：以下代码运行在Python3。举个栗子我们举个简单的场景，使用Python存储一个三维坐标数据，x,y,z。Dict使用Python内置的数据结构Dic...
使用__slots__ 来做内存优化
weixin_30367169的博客
08-06 144
为何使用__slots__ :字典会占用大量内存， 如果一个类属性很少，但是它有很多实例对象，为了节省内存，可以使用__slots__ 来代替__dict__ 当定义__slots__ 后，__slots__ 就会为实例使用一种更加紧凑的内部表示，这时就不会为每个实例都创建一个字典了。 __slots__ 的缺点： 1，使用它之后，就不能再给实例添加新属性了 2，而且也不再支持...
python 优化内存
DXDSuper博客
07-25 2570
python 优化内存gc下面是python官方库对其的描述该gc模块提供以下功能：tracemalloc更多详细的信息可以查看官方对库的解释简单demo测试tracemalloc gc pip install gc 下面是python官方库对其的描述 此模块提供可选垃圾收集器的接口。它提供了禁用收集器，调整收集频率和设置调试选项的功能。它还提供对收集器找到但无法释放的无法访问的对象的访问。由于...
Python 内存优化小技巧
2301_82275412的博客
04-04 830
_slots__Python 作为一种动态类型编程语言，在 OOP 方面有更大的灵活性。在运行时向 Python 类中添加额外的属性和方法就是一个很好的例子。例如，下面的代码定义了一个名为 Author 的类。它最初有两个属性 name 和 age。然而，任何硬币都有两面。这种灵活性会浪费更多内存。因为 Python 中每个类的实例都会维护一个特殊的字典 (__dict__)，用于存储实例变量。由于字典的底层是基于哈希表的实现，因此字典本身的内存效率很低，因此字典会消耗大量内存。
Python `__slots__` 进阶指南：不止于节省内存，从原理到实践
最新发布
记录学习痕迹的公众号：Piper蛋窝
12-17 1236
_slots__不仅仅是一个性能优化工具，它还能帮助我们写出更清晰、更健壮的代码。在设计数据密集型应用时，合理使用__slots__可以同时获得性能和代码质量的提升。实际工作中，可以先写普通的类，当发现性能瓶颈或需要更严格的属性控制时，再考虑引入__slots__。毕竟，过早优化是万恶之源，而__slots__的使用也确实会带来一些灵活性的损失。
通过实例了解python__slots__使用方法
09-16
Python 的 `__slots__` 是一个特殊属性，用于限制类实例可以拥有的属性，以此提高内存效率和访问速度。它是在类定义中声明的一个元组，用于指定类实例能绑定的属性名称。在默认情况下，Python 类的实例使用字典（`__...
用Python中的__slots__缓存资源以节省内存开销的方法
09-22
在决定使用__slots__优化内存时，应该小心谨慎，因为它可能会影响代码的灵活性和可维护性。优化应该是在确实需要时才进行，并且要仔细权衡利弊。在某些情况下，使用__slots__甚至可能降低程序的运行速度，因为访问...
python使用__slots__让你的代码更加节省内存
09-20
总的来说，`__slots__`是Python中优化内存使用的一个工具，特别是对于创建大量实例且属性固定的类。同时，理解列表和字典的内存开销可以帮助我们在设计数据结构时做出更好的选择。在某些场景下，根据性能和内存需求...
DAY12python内存优化
shanshuyue的博客
10-18 228
小整数与大整数对象池 python为了优化速度，使用了小整数对象池，避免为整数频繁申请和销毁内存空间。 python对小整数的定义是[-5,256]这些整数对象是提前建立好的，不会被垃圾回收。
Python：内存优化总结
weixin_44396481的博客
09-27 162
#Python为了优化速度，使用了小整数对象池，避免为正数频繁申请和销毁内存空间 #小整数值是[-5,256]，对象是提前建立好的，不会被垃圾回收 a=100 b=100 print(id(a)) print(id(b)) del a del b c=100 print(id(c)) a1=10000 b1=10000 print(id(a1)) print(id(b1)) del a1 del b1 c1=10000 print(id(c1)) #大整数池和小整数池的区别： # 结果都是一样的
[python] 优化内存的方法 - 弱引用weakref
culeworks
06-21 588
weakref的使用方法
【Python】Kaggle知识点：内存优化方法
fengdu78的博客
04-01 1121
在Kaggle和日常的代码运行中，我们的内存总是受限的。那么我们在有限的内存中让代码跑起来呢？本文给出了一些解决方法。内存使用统计在进行内存优化之前，可以使用如下函数对进行使用的内存进行统计。importpsutil impotos defcpu_stats(): pid=os.getpid() py=psutil.Process(pid) memory_us...
python内存优化_python内存优化机制中的小秘密
weixin_39739395的博客
12-10 138
首先我们先来看一个这样的问题：1 a = -52 b = -53 print(a isb)45 c = -66 d = -67 print(c isd)89 #输出结果是？大多数没踩过这个坑的小伙伴的答案要么都是True，要么都是False。但是，，，其真正的结果并不是如此。。。是不是感觉一脸懵逼？？？正确答案是：True 和 False是不是会在心里说what？？？ 这不合乎逻辑啊。。。但是事...
python __slots__ 使你的代码更加节省内存
weixin_33860147的博客
07-23 215
在默认情况下,Python的新类和旧类的实例都有一个字典来存储属性值。这对于那些没有实例属性的对象来说太浪费空间了，当需要创建大量实例的时候，这个问题变得尤为突出。 因此这种默认的做法可以通过在新式类中定义了一个__slots__属性从而得到了解决。__slots__声明中包含若干实例变量，并为每个实例预留恰好足够的空间来保存每个变量，因此没有为每个实...
Python的内存优化
weixin_49520696的博客
11-08 1099
在Python中，内存管理和优化是一个复杂的话题，因为它涉及到Python解释器的内部机制，特别是CPython的垃圾收集和内存分配策略。Python通过自动垃圾收集机制管理内存，主要包括引用计数和标记-清除算法。
python __slots__ 详解
08-21
`__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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