• __slots__魔法

    __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__:

      1. class MyClass(object):
      2.   def __init__(self, name, identifier):
      3.       self.name = name
      4.       self.identifier = identifier
      5.       self.set_up()
      6.   # ...

    • 使用 __slots__:

      1. class MyClass(object):
      2.   __slots__ = ['name', 'identifier']
      3.   def __init__(self, name, identifier):
      4.       self.name = name
      5.       self.identifier = identifier
      6.       self.set_up()
      7.   # ...

    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

    1. Python 3.4.3 (default, Jun  6 2015, 13:32:34)
    2. Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
    4. IPython 4.0.0 -- An enhanced Interactive Python.
    5. ?         -> Introduction and overview of IPython's features.
    6. %quickref -> Quick reference.
    7. help      -> Python's own help system.
    8. object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
    10. In [1]: import ipython_memory_usage.ipython_memory_usage as imu
    12. In [2]: imu.start_watching_memory()
    13. In [2] used 0.0000 MiB RAM in 5.31s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 15.57 MiB
    15. In [3]: %cat slots.py
    16. class MyClass(object):
    17.         __slots__ = ['name', 'identifier']
    18.         def __init__(self, name, identifier):
    19.                 self.name = name
    20.                 self.identifier = identifier
    22. num = 1024*256
    23. x = [MyClass(1,1) for i in range(num)]
    24. In [3] used 0.2305 MiB RAM in 0.12s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 15.80 MiB
    26. In [4]: from slots import *
    27. In [4] used 9.3008 MiB RAM in 0.72s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 25.10 MiB
    29. In [5]: %cat noslots.py
    30. class MyClass(object):
    31.         def __init__(self, name, identifier):
    32.                 self.name = name
    33.                 self.identifier = identifier
    35. num = 1024*256
    36. x = [MyClass(1,1) for i in range(num)]
    37. In [5] used 0.1758 MiB RAM in 0.12s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 25.28 MiB
    39. In [6]: from noslots import *
    40. In [6] used 22.6680 MiB RAM in 0.80s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 47.95 MiB