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詳解python 內存優化

瀏覽:133日期:2022-07-13 17:04:19

寫在之前

圍繞類的話題,說是說不完的,僅在特殊方法,除了我們在前面遇到過的 __init__(),__new__(),__str__() 等之外還有很多。雖然它們只是在某些特殊的場景中才會用到,但是學會它們卻可以成為你熟悉這門語言路上的鋪路石。

所以我會在試圖介紹一些「黑魔法」,讓大家多多感受一下 Python 的魅力所在,俗話說「藝多不壓身」就是這個道理了。

內存優化

首先先讓我們從復習前面的類屬性和實例屬性的知識來引出另一個特殊方法:

>>> class Sample:... name = ’rocky’...

就像前面的文章我們所說的,每個類都有一個 __dict__() 屬性,它包含了當前類的類屬性:

>>> Sample.__dict__mappingproxy({’__module__’: ’__main__’, ’name’: ’rocky’, ’__dict__’: <attribute ’__dict__’ of ’Sample’ objects>, ’__weakref__’: <attribute ’__weakref__’ of ’Sample’ objects>, ’__doc__’: None})>>> Sample.name’rocky’

同樣,如果我們創建了實例,每個實例也有一個 __dict__ 屬性,它里面就是當前的實例屬性:

>>> a = Sample()>>> a.__dict__{}>>> a.age = 23>>> a.__dict__{’age’: 23}

上面的操作可以看出,當實例剛剛創建的時候,__dict__ 是空的,只有創建了實例屬性以后,它才包含其內容。實例的 __dict__ 和類的 __dict__ 是有所區別的,即實例屬性和類屬性是不同的。

從理論上來說,我們可以根據一個類創建無數的實例,新建一個實例以后,又創建了一個新的 __dict__,這將是一個很可怕的事情,雖然每個 __dict__ 所占的內存空間很小,當然這件事事實上是不會出現的。但是程序不能建立在這種不可靠的猜測的基礎上,程序要對過程有明確的控制。

所以就要有一種方法能夠控制 __dict__,于是「__slots__」應運而生。

>>> class Nature:... __slots__ = (’tree’,’flower’)... >>> dir(Nature)[’__class__’, ’__delattr__’, ’__dir__’, ’__doc__’, ’__eq__’, ’__format__’, ’__ge__’, ’__getattribute__’, ’__gt__’, ’__hash__’, ’__init__’, ’__init_subclass__’, ’__le__’, ’__lt__’, ’__module__’, ’__ne__’, ’__new__’, ’__reduce__’, ’__reduce_ex__’, ’__repr__’, ’__setattr__’, ’__sizeof__’, ’__slots__’, ’__str__’, ’__subclasshook__’, ’flower’, ’tree’]

我們仔細來看 dir() 的結果,發現 __dict__ 屬性沒有了,也就是說 __slots__ 把 __dict__ 擠出去了,它進入了類的屬性。

>>> Nature.__slots__(’tree’, ’flower’)

從這里可以看出,類 Nature 有且僅有兩個屬性。從類的角度來看,其類屬性只有這兩個;從實例的角度來看,其實例屬性也只有這兩個。

>>> Nature.tree = ’liushu’>>> Nature.tree’liushu’>>> Nature.tree = ’lishu’>>> Nature.tree’lishu’

通過類可以對屬性進行賦值和修改,這個似乎和以前的類屬性沒有什么區別,別著急,繼續往下看就看到區別了:

>>> x = Nature()>>> x.__slots__(’tree’, ’flower’)>>> y = Nature()>>> y.__slots__(’tree’, ’flower’)>>> id(x.__slots__)4531629384>>> id(y.__slots__)4531629384

你看,實例化以后,實例的 __slots__ 和類的 __slots__ 完全一樣,這跟前面的 __dict__ 大不一樣了。并且我們建立了兩個實例,結果發現兩個實例的 __slots__ 在內存中居然是一個,或者可以說是增加實例時 __slots__ 并不增加。

>>> x.tree’lishu’>>> y.tree’lishu’

既然類屬性已經賦值,那么通過任何一個實例屬性都能得到同樣的值,不過這時候不能通過實例修改此屬性的值。

>>> x.tree = ’taoshu’Traceback (most recent call last):File '<stdin>', line 1, in <module>AttributeError: ’Nature’ object attribute ’tree’ is read-only

對實例屬性來說,類的靜態數據是只讀的,不能修改,只有通過類屬性才能修改。但對于尚未賦值的屬性,能夠通過實例賦值。

>>> x.flower = ’rose’>>> x.flower’rose’>>> x.flower = ’moli’

顯然通過實例操作的屬性,也能夠通過實例修改,但是實例屬性的值并不能夠修改類屬性的值

Nature.flower<member ’flower’ of ’Nature’ objects>

由上面可以看出,實例屬性的值并沒有傳回給類屬性,也可以理解為新建了一個同名字的實例屬性,如果再給類屬性賦值的話,則會像下面一樣:

>>> Nature.flower = ’huaihua’>>> x.flower’huaihua’

類屬性對實例屬性具有決定作用,對實例而言,通過類所定義的屬性都是只讀的。

__slots__ 已經把實例屬性牢牢的看管起來,只能是指定的屬性,如果想要增加屬性的話,只能通過類屬性來實現,所以 __slots__ 的一個重要作用就是優化了內存。

寫在之后

當然了,__slots__ 還能加快屬性加載速度,這個不是本文的重點,所以不做過多的介紹,感興趣的可以去 Google 一下。

今天的文章就到這里啦,明天講一下「屬性攔截」,又是新的一周,燥起來!

如果你覺得文章對你有幫助的話,歡迎點贊轉發,讓更多的人看到,謝謝啦。

The end。

以上就是詳解python 內存優化的詳細內容,更多關于python 內存優化的資料請關注好吧啦網其它相關文章!

標簽: Python 編程
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