Python의 '객체' 클래스에 속성을 할당할 수 없는 이유는 무엇입니까?

단순 객체에 대한 속성 할당 제한 이해

Python은 속성 개념을 사용하여 객체와 관련된 속성이나 데이터를 나타냅니다. 그러나 기본 "객체" 클래스의 인스턴스에 속성을 할당하려고 시도하는 경우 특정 제한 사항이 있습니다. 이 동작을 이해하기 위해 우리는 Python의 기본 설계 원칙을 탐구합니다.

사전의 필요성: dict

속성을 할당할 때 객체인 경우 Python에서는 해당 객체 내의 사전에 액세스해야 합니다. 이 사전은 할당된 속성과 해당 값이 저장되는 곳입니다. 그러나 "object" 클래스의 인스턴스는 기본적으로 이 사전을 소유하지 않습니다.

오버헤드 및 dict

생성 및 유지 관리 임의로 할당할 수 있는 속성이 없는 개체에 대해서도 모든 개체에 대한 사전을 사용하면 상당한 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 따라서 Python은 "객체" 인스턴스에 __dict__를 장착하지 않음으로써 메모리 사용량을 최적화합니다. 이는 속성 할당이 필요하지 않은 객체에 대해 공간 절약 이점을 제공합니다.

객체 및 dict

클래스 생성 시 상속 "객체" 클래스에서 상속되는 Python은 하위 클래스의 인스턴스에 대해 dict 사전을 자동으로 제공합니다. 이 상속을 통해 "객체" 클래스의 상속된 속성에 액세스하는 기능을 유지하면서 하위 클래스 내에서 속성 할당이 가능합니다. Python은 이러한 방식으로 유연성과 최적화의 필요성 사이에서 효과적으로 균형을 유지합니다.

사용자 정의된 속성 관리를 위한 특수 메커니즘

Python은 특정 유형의 객체가 발생하는 상황을 수용할 수 있는 대체 메커니즘을 제공합니다. 제한된 수의 추가 속성만 필요합니다. 그러한 메커니즘 중 하나가 slots 특수 속성입니다. __slots__를 정의함으로써 객체는 지정된 속성 세트에만 액세스하도록 제한되어 일부 사용자 정의를 허용하면서도 메모리를 절약합니다.

요약하자면, 간단한 "객체" 인스턴스에 속성을 할당하는 데 대한 Python의 제한은 효율적인 저장을 위한 사전입니다. 상속된 클래스와 특수 메커니즘은 다양한 수준의 유연성과 최적화로 속성 관리를 위한 옵션을 제공합니다.

위 내용은 Python의 '객체' 클래스에 속성을 할당할 수 없는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!