简介

在廖雪峰的python网站上,他是这么说的

python是动态语言,它允许程序在执行过程中动态绑定属性或者方法(使用MethodTpye)。

某个实例在执行过程中绑定的属性跟方法,仅在该实例中有效,其他同类实例是没有的。

可以通过给class绑定属性/方法,来给所有实例绑定属性/方法:

Student.name = ''
Student.set_score = set_score

而如果使用__slots__,它仅允许动态绑定()里面有的属性

例如,下面这样会报错

class Student():
__slots__ = ('name', 'age')

S1 = Student()
S1.name = 'Jack' # ok!
S1.score = 123 # error!

但是我觉得很奇怪,仅有这一个作用吗?于是我再查了其他资料,发现这个函数可以很可观地节约内存,下面来一起看看详细的介绍吧。

__slots__允许我们声明并限定类成员,并拒绝类创建__dict__和__weakref__属性以节约内存空间。

Python是动态语言,对于普通的类,可以为类实例赋值任何属性,这些属性会存储在__dict__中:

> class Student(object):
... pass
... 
> Abey = Student()
> Abey.name = 'Abey'
> Abey.__dict__
{'name': 'Abey'}

这样的特性带来两个问题:

  • 数据通过字典(Hash)存储所占用的空间较大
  • 如何禁止随意生成类属性

当然,__slots__就能解决这两个问题。通过__slots__属性限定类属性的创建:

> class Student(object):
... __slots__ = ('name', 'age')
... 
> Abey = Student()
> Abey.name = 'Abey'
> Abey.gender = 'Female'
Traceback (most recent call last):
 File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'gender'
> Abey.__dict__
Traceback (most recent call last):
 File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__dict__'

可以看到,在定义了__slots__变量后,Student类实例已经不能随意创建不在__slots__定义内的属性gender,同时实例中也不再有__dict__结构。

用法

继承树

__slots__在继承中有两种表现:

  • 子类未声明__slots__时,不继承父类的__slots__,即此时子类实例可以随意赋值属性
  • 子类声明__slots__时,继承父类的__slots__,即此时子类的__slots__为其自身+父类的__slots__

以下面的父类为例:

> class Student(object):
... __slots__ = ('name', 'age')
... 

创建一个子类不声明__slots__,该类实例可以创建父类__slots__限定之外的属性gender:

> class SubStudent(Student):
... pass
... 
> Bob = SubStudent()
> Bob.gender = 'Male'
> Bob.__dict__
{'gender': 'Male'}

而创建一个声明__slots__的子类,该类属性则只能创建父类__slots__+自身__slots__限定的属性:

> class SubStudent2(Student):
... __slots__ = 'gender'
... 
> Cathy = SubStudent2()
> Cathy.gender = 'Female'
> Cathy.name = 'Cathy'
> Cathy.teacher = 'Mrs. Wang'
Traceback (most recent call last):
 File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'SubStudent2' object has no attribute 'teacher'

注意:子类的__slots__本身已经继承自父类,无需重复声明父类已声明的属性。例如上例,重复声明会多占用内存空间:

> class SubStudent3(Student):
... __slots__ = ('name', 'age', 'gender')
... 
> from sys import getsizeof
> getsizeof(Student()), getsizeof(SubStudent2()), getsizeof(SubStudent3())
(56, 64, 80)

性能对比

我们为什么要使用__slots__呢?

更快速地赋值属性

参考Stack Overflow回答中给出的数据:

import timeit

class Foo(object): __slots__ = 'foo',

class Bar(object): pass

slotted = Foo()
not_slotted = Bar()

def get_set_delete_fn(obj):
 def get_set_delete():
 obj.foo = 'foo'
 obj.foo
 del obj.foo
 return get_set_delete

得到测试结果为:

> min(timeit.repeat(get_set_delete_fn(slotted)))
0.2846834529991611
> min(timeit.repeat(get_set_delete_fn(not_slotted)))
0.3664822799983085

可以看到,在相同的环境(Ubuntu)下,slots为Python3.5带来了接近30%的赋值速度提升:

节约内存空间

> 0.3664822799983085 / 0.2846834529991611
1.2873325658284342

由于不使用__dict__存储对象的属性,__slots__在一些场景下能够节约极大的内存空间。具体数据可以查看参考中的回答链接,不赘述。

参考

[1] Usage of __slots__"external nofollow" target="_blank" href="https://stackoverflow.com/questions/472000/usage-of-slots">Data model , Python Document

[2] python __slots__ 使你的代码更加节省内存 , david_bj, 51CTO

[3] 使用__slots__ , 廖雪峰

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。

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