在Python中__slots__的目的是什么——特别是当我想要使用它时,什么时候不使用它?
当前回答
除了其他答案,__slots__还通过将属性限制在预定义的列表中增加了一点排版安全性。这一直是JavaScript的一个问题,它还允许您向现有对象添加新属性,无论您是否有意。
下面是一个普通的unslot对象,它什么都不做,但是允许你添加属性:
class Unslotted:
pass
test = Unslotted()
test.name = 'Fred'
test.Name = 'Wilma'
由于Python是区分大小写的,所以拼写相同但大小写不同的两个属性是不同的。如果你怀疑其中一个是打字错误,那就太倒霉了。
使用插槽,你可以限制它:
class Slotted:
__slots__ = ('name')
pass
test = Slotted()
test.name = 'Fred' # OK
test.Name = 'Wilma' # Error
这一次,第二个属性(Name)是不允许的,因为它不在__slots__集合中。
我建议在可能的情况下使用__slots__更好,以保持对对象的更多控制。
其他回答
本质上,你没有使用__slots__。
当你认为你可能需要__slots__时,你实际上想要使用轻量级或Flyweight设计模式。在这些情况下,您不再希望使用纯Python对象。相反,您需要一个Python类对象的包装器来包装数组、结构体或numpy数组。
class Flyweight(object):
def get(self, theData, index):
return theData[index]
def set(self, theData, index, value):
theData[index]= value
类包装器没有属性——它只提供作用于底层数据的方法。方法可以简化为类方法。实际上,它可以简化为仅对底层数据数组进行操作的函数。
最初的问题是关于一般用例,而不仅仅是关于内存。 因此,这里应该提到的是,当实例化大量对象时,您也会获得更好的性能——有趣的是,当将大型文档解析为对象或从数据库中解析时。
下面是使用插槽和不使用插槽创建具有一百万个条目的对象树的比较。作为对树使用普通字典时的性能参考(OSX上的Py2.7.10):
********** RUN 1 **********
1.96036410332 <class 'css_tree_select.element.Element'>
3.02922606468 <class 'css_tree_select.element.ElementNoSlots'>
2.90828204155 dict
********** RUN 2 **********
1.77050495148 <class 'css_tree_select.element.Element'>
3.10655999184 <class 'css_tree_select.element.ElementNoSlots'>
2.84120798111 dict
********** RUN 3 **********
1.84069895744 <class 'css_tree_select.element.Element'>
3.21540498734 <class 'css_tree_select.element.ElementNoSlots'>
2.59615707397 dict
********** RUN 4 **********
1.75041103363 <class 'css_tree_select.element.Element'>
3.17366290092 <class 'css_tree_select.element.ElementNoSlots'>
2.70941114426 dict
测试类(标识,除了槽):
class Element(object):
__slots__ = ['_typ', 'id', 'parent', 'childs']
def __init__(self, typ, id, parent=None):
self._typ = typ
self.id = id
self.childs = []
if parent:
self.parent = parent
parent.childs.append(self)
class ElementNoSlots(object): (same, w/o slots)
Testcode,详细模式:
na, nb, nc = 100, 100, 100
for i in (1, 2, 3, 4):
print '*' * 10, 'RUN', i, '*' * 10
# tree with slot and no slot:
for cls in Element, ElementNoSlots:
t1 = time.time()
root = cls('root', 'root')
for i in xrange(na):
ela = cls(typ='a', id=i, parent=root)
for j in xrange(nb):
elb = cls(typ='b', id=(i, j), parent=ela)
for k in xrange(nc):
elc = cls(typ='c', id=(i, j, k), parent=elb)
to = time.time() - t1
print to, cls
del root
# ref: tree with dicts only:
t1 = time.time()
droot = {'childs': []}
for i in xrange(na):
ela = {'typ': 'a', id: i, 'childs': []}
droot['childs'].append(ela)
for j in xrange(nb):
elb = {'typ': 'b', id: (i, j), 'childs': []}
ela['childs'].append(elb)
for k in xrange(nc):
elc = {'typ': 'c', id: (i, j, k), 'childs': []}
elb['childs'].append(elc)
td = time.time() - t1
print td, 'dict'
del droot
类实例的属性有3个属性:实例、属性名和属性值。
在常规属性访问中,实例充当字典,属性名充当字典查找值中的键。
实例(属性)——>值
在__slots__访问中,属性的名称充当字典,实例充当字典查找值中的键。
属性(实例)——>值
在flyweight模式中,属性的名称充当字典,值充当查找实例的字典中的键。
属性(value)——>实例
插槽对于库调用非常有用,可以在进行函数调用时消除“命名方法分派”。SWIG文档中提到了这一点。对于想要减少常用调用函数的函数开销的高性能库来说,使用插槽要快得多。
这可能和OPs问题没有直接关系。它更多地与构建扩展有关,而不是与在对象上使用插槽语法有关。但它确实有助于完善插槽的使用情况以及它们背后的一些原因。
从Python 3.9开始,字典可用于通过__slots__向属性添加描述。没有描述的属性可以使用None,即使给出了描述,私有变量也不会出现。
class Person:
__slots__ = {
"birthday":
"A datetime.date object representing the person's birthday.",
"name":
"The first and last name.",
"public_variable":
None,
"_private_variable":
"Description",
}
help(Person)
"""
Help on class Person in module __main__:
class Person(builtins.object)
| Data descriptors defined here:
|
| birthday
| A datetime.date object representing the person's birthday.
|
| name
| The first and last name.
|
| public_variable
"""
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