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。

除了在这里的其他答案中描述的无数优点-内存意识的紧凑实例，比更易变的__dict__承载实例更不容易出错等等-我发现使用__slots__提供了更清晰的类声明，因为类的实例变量显式地公开。

为了解决__slots__声明的继承问题，我使用了这个元类:

import abc

class Slotted(abc.ABCMeta):
    
    """ A metaclass that ensures its classes, and all subclasses,
        will be slotted types.
    """
    
    def __new__(metacls, name, bases, attributes, **kwargs):
        """ Override for `abc.ABCMeta.__new__(…)` setting up a
            derived slotted class.
        """
        if '__slots__' not in attributes:
            attributes['__slots__'] = tuple()
        
        return super(Slotted, metacls).__new__(metacls, name, # type: ignore
                                                        bases,
                                                        attributes,
                                                      **kwargs)

…如果在继承塔中声明为基类的元类，则确保从该基类派生的所有内容都将正确继承__slots__属性，即使中间类没有声明任何属性。像这样:

# note no __slots__ declaration necessary with the metaclass:
class Base(metaclass=Slotted):
    pass

# class is properly slotted, no __dict__:
class Derived(Base):
    __slots__ = 'slot', 'another_slot'

# class is also properly slotted:
class FurtherDerived(Derived):
    pass

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。

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。

每个python对象都有一个__dict__属性，它是一个包含所有其他属性的字典。例如，当你输入self时。Attr python实际上正在执行self.__dict__[' Attr ']。你可以想象使用字典来存储属性需要一些额外的空间和时间来访问它。

然而，当你使用__slots__时，为该类创建的任何对象都不会有__dict__属性。相反，所有属性访问都直接通过指针完成。

所以如果你想要一个C风格的结构而不是一个完整的类，你可以使用__slots__来压缩对象的大小并减少属性访问时间。一个很好的例子是一个包含属性x和y的Point类。如果你要有很多点，你可以尝试使用__slots__来节省一些内存。

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。