Python `__slots__` gegen` __dict__`
Die Verwendung von __Slots__ oder __dict__ hängt von den spezifischen Anforderungen ab. __SLOTS__ speichert den Speicher und verbessert die Zugriffsgeschwindigkeit, indem sie die Instanzeigenschaften begrenzt und __Dict__ deaktiviert, was zum Erstellen einer großen Anzahl von Objekten geeignet ist, ohne die Attribute dynamisch hinzuzufügen. __DICT__ bietet zwar flexible Attribut -Expansionsfunktionen, nimmt aber mehr Speicher und verfügt über einen Leistungsaufwand. Es ist notwendig, basierend auf Faktoren zu wählen, wie z. B. ob massive Objekte erstellt werden müssen, ob dynamische Attribut -Addition zulässig ist und Speicher- und Geschwindigkeitsanforderungen.
Verwenden Sie __slots__ oder __dict__ ? Es hängt von Ihren Bedürfnissen ab. Diese beiden Mechanismen in Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile und sind nicht die Beziehung zwischen demjenigen, der denjenigen vollständig ersetzt.
Was ist __slots__ ?
Einfach ausgedrückt, __slots__ ist ein Attribut der Klasse, mit dem der Attributname der Klasseninstanz explizit deklariert wird. Es wird die Instanz daran haben, nur diese Eigenschaften zu haben, und generiert nicht automatisch __dict__ und __weakref__ .
Klasse Myclass:
__slots__ = ['Name', 'Alter']
def __init __ (Selbst, Name, Alter):
self.name = name
self.age = AlterDer Vorteil besteht darin, Speicher zu sparen und die Zugriffsgeschwindigkeit zu verbessern, die für die Verwendung einer großen Anzahl von Objekten geeignet ist. Der Preis ist jedoch, dass Sie der Instanz nach Belieben keine neuen Attribute hinzufügen können.
__dict__ Flexibilität und Overhead
Standardmäßig hat jedes Python -Objekt ein __dict__ -Attribut, das ein Wörterbuch ist, das alle Instanzeigenschaften des Objekts enthält.
Klasse Mynormalclass:
def __init __ (Selbst, Name):
self.name = name
OBJ = MYNORMALCLASS ("Test")
print (obj .__ dict__) # {'name': 'test'}Dieser Mechanismus ist sehr flexibel. Sie können dem Objekt jederzeit neue Attribute hinzufügen:
obj.new_attr = "Hallo"
Aber die Flexibilität hat einen Preis:
- Jedes Objekt muss eine Wörterbuchstruktur beibehalten und mehr Gedächtnis belegen
- Wörterbuchoperationen selbst haben auch einen gewissen Leistungsaufwand
Wann sollte ich __slots__ verwenden?
Wenn Sie auf die folgenden Situationen stoßen, sollten Sie __slots__ verwenden:
- Müssen Tausende von Objekten erstellen (z. B. Partikel im Spiel, Aufzeichnungen in der Datenverarbeitung))
- Keine dynamische Zugabe von Attributen
- Hohe Speicher- oder Zugangsgeschwindigkeitsanforderungen
Zum Beispiel: Angenommen, Sie haben eine Klasse, die zweidimensionale Punkte darstellt, und es kann möglicherweise Hunderttausende solcher Punkte gleichzeitig geben:
Klassenpunkt:
__slots__ = ('x', 'y')
def __init __ (self, x, y):
self.x = x
self.y = yIm Vergleich zu normalen Klassen wird diese Version in Speicherverbrauch kompakter sein.
Was beachtet werden sollte ist:
- Wenn Sie eine Klasse ohne
__slots__erben und__slots__in der Unterklasse definieren, wird es immer noch__dict__geben - Seien Sie vorsichtig, wenn Sie
__slots__in mehreren Vererbung verwenden, da dies zu Konflikten führen kann
Warum müssen wir manchmal noch __dict__ halten?
Wenn Sie möchten, dass das Objekt Eigenschaften frei erweitert oder einige Funktionen verwenden muss, die von __dict__ abhängen (z. B. __getstate__ und __setstate__ für die Serialisierung), dann verwenden Sie __slots__ nicht.
Einige Bibliotheken oder Frameworks verlassen sich auch darauf, dass __dict__ existieren, wie bestimmte Orm -Tools, Debugger usw. erzwungene Verwendung von __slots__ zu diesem Zeitpunkt kann zu Kompatibilitätsproblemen führen.
Grundsätzlich ist das. Die Auswahl zwischen den beiden sind eigentlich nicht kompliziert, aber die Unterschiede in den Szenen sind leicht zu ignorieren. Entscheiden Sie, ob __slots__ basierend auf der tatsächlichen Verwendung verwendet werden soll, und optimieren Sie nicht, um die Optimierung zu optimieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython `__slots__` gegen` __dict__`. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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