首页 / 操作系统 / Linux / Python中类的__slots__属性

默认情况下，python对象队象的每个实例（instance）都会有一个字典来存储该实例的属性，这样做的好处在于运行时期每个对象可以任意设置新的属性。而相对应的坏处是，当创建成百上千个这样的实例的时候回很浪费内存。所以引入__slots__，用来指定实例只拥有固定的属性，因此python会给每个实例对象分配固定的内存空间，从而减少内存消耗。而且使用__slots__可以加快属性的访问。

用法

__slots__可以被设置成属性名称的字符串，可遍历的对象或者序列。
之前在看odoo源码缓存相关的内容时，看到过下面这个例子：class ormcache_counter（object）:""" Statistic counters for cache entries. """__slots__ = ["hit", "miss", "err"]def __init__（self）:self.hit = 0self.miss = 0self.err = 0@propertydef ratio（self）:return 100.0 * self.hit / （self.hit + self.miss or 1）这里创建了一个用来记录每个方法缓存情况的对象，因为对于需要每个缓存的方法，都会创建一个该实例来记录缓存的状况（比如缓存用到或没用的次数等），所以为了节省内存加快访问速度这里指定了该对象拥有的三个属性。

测试

访问速度测试

timeit是python一个用来简单测试运行时间的模块，详细可参见官方文档。# In Python2.7# test1.pyimport timeitclass Foo（object）: __slots__ = "foo",class Bar（object）: passslotted = Foo（）not_slotted = Bar（）def get_set_delete_fn（obj）:def get_set_delete（）:obj.foo = "foo"obj.foodel obj.fooreturn get_set_delete# In REPL>>> from test1 import *>>> min（timeit.repeat（get_set_delete_fn（not_slotted）））min（timeit.repeat（get_set_delete_fn（not_slotted）））0.24305510520935059>>> min（timeit.repeat（get_set_delete_fn（slotted）））min（timeit.repeat（get_set_delete_fn（slotted）））0.21287798881530762可以看见，使用__slots__的对象有更快的访问速度，虽然在python2.7中差别没有在python3中那么明显

内存占用参考

关于内存占用情况的测试我还没测，但可以参考 stackoverflow上的测试，我这里机（无）智（耻）地取个结果：# 单位 bytesattrs__slots__no slots declared + __dict__none 1664 （+ 280 if __dict__ referenced）one5664 + 280two6464 + 280six9664 + 10482222464 + 3352可以明显看到内存占用减少的情况。

注意事项

__dict__可以理解成类里面存储属性的字典，

1. 当一个类A继承自一个没有定义__slots__的类B时，A是有__dict__属性，这是再定义__slots__属性没有意义， 不能达到限制内存的作用
2. 当尝试给一个定义了__slots__的类，而没有定义__dict__的类设置不在__slots__指定的那些属性时，会导致一个AttributeError
   其它注意请参照文档

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