前言
相信Python老鳥都應該看過那篇非常有吸引力的Saving 9 GB of RAM with Python's slots 文章，作者使用了__slots__讓內存占用從25.5GB降到了16.2GB。在當時來說，這相當于用一個非常簡單的方式就降低了30%的內存使用，著實驚人。作者并沒有提到他的業務特點和代碼，那我們就基于《fluent python》中的例子來驗證下是不是有這么厲害：
from __future__ import print_functionimport resourceclass A(object): def __init__(self): self.a = 'string' self.b = 10 self.c = Trueclass B(object): __slots__ = ['a', 'b', 'c'] def __init__(self): self.a = 'string' self.b = 10 self.c = Truedef test(cls): mem_init = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss l = [] for i in range(500000): l.append(cls()) mem_final = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss del l print('Class: {}:/n'.format(getattr(cls, '__name__'))) print('Initial RAM usage: {:14,}'.format(mem_init)) print(' Final RAM usage: {:14,}'.format(mem_final)) print('-' * 20)if __name__ == '__main__': import sys test(globals()[sys.argv[1].upper()])我們分別跑一下這2個類：
? python mem_test.py aClass: A:Initial RAM usage: 4,890,624 Final RAM usage: 200,454,144--------------------? python mem_test.py bClass: B:Initial RAM usage: 4,919,296 Final RAM usage: 60,235,776
2種方法初始內存略有差別，但是由于這個差別和總內存量相比太小而忽略不計，結論就是：
使用slots可以讓內存使用減少3.5倍！！# 通過 (200 - 4) / ((60 - 4) * 1.0) 計算得來
那么用slot就是非非常那個有必要嗎？事實上500000個實例這種機會非常少見，用不用完全根據業務來決定，并不要以偏概全。因為（敲黑板了哈）使用__slots__也是有副作用的：
第三點有點難理解，我寫個例子看看吧：
In [2]: %pycat ref_example.pyfrom weakref import refclass A(object): __slots__ = ['b'] def __init__(self): self.b = 1class B(object): __slots__ = ['b', '__weakref__'] def __init__(self): self.b = 1In [3]: from ref_example import *In [4]: a = A()In [5]: r = ref(a)---------------------------------------------------------------------------TypeError Traceback (most recent call last)<ipython-input-6-75a6d689c8b3> in <module>()----> 1 r = ref(a)TypeError: cannot create weak reference to 'A' objectIn [6]: b = B()In [7]: r = ref(b)In [8]: rOut[8]: <weakref at 0x109199578; to 'B' at 0x10919f890>
所以實例不超過萬級別的類，__slots__是不太值得使用的。
PS: 《fluent python》比我狠，說的是小于百萬級別實例不值得使用。
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作能帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對VEVB武林網的支持。
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