__slots__为什么能节省内存？

时间：2020-12-18 20:38:33

注：本文是对http://www.datadependence.com/2016/07/pythonic-code-video-series-slots/ 的翻译。说是翻译，但不会逐字逐句翻译。宗旨是回答标题的问题，所以也会增加自己的理解。
很多人都看过Oyster.com的这篇相当当的文章：
SAVING 9 GB OF RAM WITH PYTHON’S _SLOTS_
为了能够理解_slots_,最好的方式是先了解域是如何关联python类的。考虑下面这个类：

 class Measurement:
def __init__(self,x,y,value):
         self.x = x
         self.y = y
         self.val = value

假如我们创建少量几个这个类的实体，通过初始化方法设置值，并给一个实体动态增加属性及值，如下：

m1 = Measurement(1,2,"Happy")
m2 = Measurement(7,10,"Crazy")

那在内存中的存储大概类似如下：
__slots__为什么能节省内存？

从上图可以看到，每个实体都有指向一个包括属性名及属性值的_dict_。我们可以打印出来：

print(m1.__dict__) #{'x':1,'y':2,'val':'happy'}
print(m2.__dict__) #{'x':7,'y':10,'other':True,'val':'Crazy'}

如果我们不是像m2.other = True那样在类创建好后定制属性。并且，我们要创建非常非常多的实例（比如，百万级），那这种方式就是非常低效的——我们需要在内存中存储对应实体数量包含重复键的字典。

使用_slots_

只要简单的修改下Measurement类的属性的存储就能消除重复，得到一个1比1的字典分配。

class Measurement:
    __slots__ = ['x','y','val']
def __init__(self,x,y,value):
        self.x = x
        self.y = y
        self.val = value

（译者注：原文是在python3上实现的。因为python3只有新式类，无需任何指定。但是如果是在python2(译者熟悉的2.6/2.7)上。上面的写法就是错误的，具体看下代码，运行后就知道了）

class Measurement(object):
    __slots__ = ['x','y','val']
def __init__(self,x,y,value):
        self.x = x
        self.y = y
        self.val = value

class Measurement_old:
    __slots__ = ['x','y','val']
def __init__(self,x,y,value):
        self.x = x
        self.y = y
        self.val = value

m1 = Measurement(1,2,"new")
m2 = Measurement_old(2,3,"old")
print dir(Measurement)
print dir(Measurement_old)
print type(Measurement.x) #<type 'member_descriptor'>
#print m1.__dict__ #AttributeError
print m2.__dict__ #{'y': 3, 'x': 2, 'val': 'old'}

这样，内存中的存储就大概类似这样的了：
__slots__为什么能节省内存？

现在从图可以看出，属性名和Measurement类关联，而不再是和它的实体关联。好处是显而易见的。
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