利用 __slots__ 提高 Python 類別的效能

王林
發布: 2024-08-27 06:01:36
原創
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每次建立一個新類別時,python 都會將每個屬性儲存在 dict 屬性中,該屬性稱為動態字典。這種預設行為似乎很方便,因為它很靈活,但是當您處理大量實例或記憶體使用很重要時,這種開銷可能會很大。

Leveraging __slots__ for Better Performance in Python Classes

老虎機」如何運作?

Python 基本上使用字典來儲存類別屬性,但替代方案之一是使用 slots。透過定義這個名稱,我們告訴 Python 使用更靜態和緊湊的結構,從而顯著減少記憶體使用量。這是如何在類別中使用槽的基本範例。

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
登入後複製

如上所示,與「WithSlots」相比,「WithoutSlots」使用更多記憶體。考慮創建該類別的多個實例 - 哪種方法是更好的選擇?

Leveraging __slots__ for Better Performance in Python Classes

限制

老虎機可能是有用的工具,但有限制:

  • 沒有動態屬性:在類別主體中定義時,我們停用其預設屬性(dict) ,因此我們無法在建立實例後動態向其新增屬性。
obj = WithSlots(1, 2)
obj.z = 3  # This will raise an AttributeError
登入後複製

我們可以透過將 dict 加入 slot 來解決這個問題。

  • 沒有多重繼承:每個基類必須包含插槽定義,否則Python將恢復使用字典來儲存實例屬性。

  • 無預設值:需要在init方法中明確初始化預設值。

Leveraging __slots__ for Better Performance in Python Classes

何時使用它

我寫了一些可以使用插槽的最佳場景範例:

  • 當我們有很多實例要創建時,記憶體使用就成為一個問題。
  • 當我們需要最佳化效能時。
  • 當你擁有已知且固定的屬性。
  • 當您處理大型資料集時。

Leveraging __slots__ for Better Performance in Python Classes

最後的想法

這就是 slots 在 Python 中的使用方式:當你確定你的類別不需要任何其他屬性並且你正在使用它們時,你可以使用它們大量實例。透過定義 slots,您可以告訴 Python 使用更有效率、更緊湊的結構來儲存屬性,這有助於節省記憶體。當您關心記憶體使用情況或需要優化效能時,這尤其方便。請記住,使用 slots,您無法動態新增屬性,因此最好在類別屬性固定且定義良好時使用它。

以上是利用 __slots__ 提高 Python 類別的效能的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

來源:dev.to
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