__slots__ を活用して Python クラスのパフォーマンスを向上させる
新しいクラスを作成するたびに、Python はすべての属性を動的辞書と呼ばれる dict 属性に保存します。このデフォルトの動作は柔軟性があるため便利に見えますが、多数のインスタンスを操作している場合やメモリ使用量が重要な場合、このオーバーヘッドが大きくなる可能性があります。
「スロット」はどのように機能しますか?
Python は基本的にクラス属性を保存するために辞書を使用しますが、代替手段の 1 つは スロット を使用することです。この名前を定義することで、メモリ使用量を大幅に削減する、より静的でコンパクトな構造を使用するように Python に指示します。これは、クラスでスロットを使用する方法の基本的な例です。
import sys class WithoutSlots: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y class WithSlots: __slots__ = ['x', 'y'] def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y obj1 = WithoutSlots(1, 2) obj2 = WithSlots(1, 2) print(sys.getsizeof(obj1.__dict__)) # 296 print(sys.getsizeof(obj2)) # 48
上に示したように、「WithoutSlots」は「WithSlots」に比べてはるかに多くのメモリを使用します。クラスのインスタンスを多数作成することを検討してください - どのアプローチがより良い選択でしょうか?
制限事項
スロット は便利なツールかもしれませんが、次のような制限があります。
- 動的属性なし: クラス本体で スロット を定義する際、そのデフォルト属性 (dict) を無効にします。そのため、インスタンスの作成後に新しい属性をインスタンスに動的に追加することはできません。
obj = WithSlots(1, 2) obj.z = 3 # This will raise an AttributeError
dict を スロット に追加することでこれを回避できます。
多重継承はありません: すべての基本クラスには定義された スロット が含まれている必要があります。そうでない場合、Python はインスタンス属性を格納するために辞書を使用するように戻ります。
デフォルト値なし: init メソッドで明示的にデフォルト値を初期化する必要があります。
いつ使用するか
スロットを使用できる最良のシナリオの例をいくつか書き留めました。
- 作成するインスタンスが多数あり、メモリ使用量が懸念される場合。
- パフォーマンスを最適化する必要がある場合。
- 既知で固定された属性がある場合。
- 大規模なデータセットを扱う場合。
最終的な考え
これは、Python で スロット が使用される方法です。クラスに他の属性が必要ないと確信しており、使用する属性を使用できる場合に使用できます。多数のインスタンス。 slots を定義することで、属性を格納するためにより効率的でコンパクトな構造を使用するように Python に指示し、メモリの節約に役立ちます。これは、メモリ使用量が懸念される場合、またはパフォーマンスを最適化する必要がある場合に特に便利です。 スロット では、新しい属性を動的に追加できないため、クラス属性が固定され、明確に定義されている場合に使用するのが最適であることに注意してください。
以上が__slots__ を活用して Python クラスのパフォーマンスを向上させるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

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