__slots__
魔法
在Python中,每个类都有实例属性。默认情况下Python用一个字典来保存一个对象的实例属性。这非常有用,因为它允许我们在运行时去设置任意的新属性。
然而,对于有着已知属性的小类来说,它可能是个瓶颈。这个字典浪费了很多内存。Python不能在对象创建时直接分配一个固定量的内存来保存所有的属性。因此如果你创建许多对象(我指的是成千上万个),它会消耗掉很多内存。
不过还是有一个方法来规避这个问题。这个方法需要使用__slots__
来告诉Python不要使用字典,而且只给一个固定集合的属性分配空间。
这里是一个使用与不使用__slots__
的例子:
不使用
__slots__
:classMyClass(object):
def __init__(self, name, identifier):
self.name = name
self.identifier = identifier
self.set_up()
# ...
使用
__slots__
:classMyClass(object):
__slots__ =['name','identifier']
def __init__(self, name, identifier):
self.name = name
self.identifier = identifier
self.set_up()
# ...
第二段代码会为你的内存减轻负担。通过这个技巧,有些人已经看到内存占用率几乎40%~50%的减少。
稍微备注一下,你也许需要试一下PyPy。它已经默认地做了所有这些优化。
以下你可以看到一个例子,它用IPython来展示在有与没有__slots__
情况下的精确内存占用,感谢 https://github.com/ianozsvald/ipython_memory_usage
Python3.4.3(default,Jun62015,13:32:34)
Type"copyright","credits"or"license"for more information.
IPython4.0.0--An enhanced InteractivePython.
?->Introductionand overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help -> Python's own help system.
object?->Details about 'object', use 'object??'for extra details.
In[1]:import ipython_memory_usage.ipython_memory_usage as imu
In[2]: imu.start_watching_memory()
In[2] used 0.0000MiB RAM in5.31s, peaked 0.00MiB above current, total RAM usage 15.57MiB
In[3]:%cat slots.py
classMyClass(object):
__slots__ =['name','identifier']
def __init__(self, name, identifier):
self.name = name
self.identifier = identifier
num =1024*256
x =[MyClass(1,1)for i in range(num)]
In[3] used 0.2305MiB RAM in0.12s, peaked 0.00MiB above current, total RAM usage 15.80MiB
In[4]:from slots import*
In[4] used 9.3008MiB RAM in0.72s, peaked 0.00MiB above current, total RAM usage 25.10MiB
In[5]:%cat noslots.py
classMyClass(object):
def __init__(self, name, identifier):
self.name = name
self.identifier = identifier
num =1024*256
x =[MyClass(1,1)for i in range(num)]
In[5] used 0.1758MiB RAM in0.12s, peaked 0.00MiB above current, total RAM usage 25.28MiB
In[6]:from noslots import*
In[6] used 22.6680MiB RAM in0.80s, peaked 0.00MiB above current, total RAM usage 47.95MiB