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。

Another somewhat obscure use of __slots__ is to add attributes to an object proxy from the ProxyTypes package, formerly part of the PEAK project. Its ObjectWrapper allows you to proxy another object, but intercept all interactions with the proxied object. It is not very commonly used (and no Python 3 support), but we have used it to implement a thread-safe blocking wrapper around an async implementation based on tornado that bounces all access to the proxied object through the ioloop, using thread-safe concurrent.Future objects to synchronise and return results.

默认情况下，对代理对象的任何属性访问都将为您提供代理对象的结果。如果你需要在代理对象上添加一个属性，可以使用__slots__。

from peak.util.proxies import ObjectWrapper

class Original(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'The Original'

class ProxyOriginal(ObjectWrapper):

    __slots__ = ['proxy_name']

    def __init__(self, subject, proxy_name):
        # proxy_info attributed added directly to the
        # Original instance, not the ProxyOriginal instance
        self.proxy_info = 'You are proxied by {}'.format(proxy_name)

        # proxy_name added to ProxyOriginal instance, since it is
        # defined in __slots__
        self.proxy_name = proxy_name

        super(ProxyOriginal, self).__init__(subject)

if __name__ == "__main__":
    original = Original()
    proxy = ProxyOriginal(original, 'Proxy Overlord')

    # Both statements print "The Original"
    print "original.name: ", original.name
    print "proxy.name: ", proxy.name

    # Both statements below print 
    # "You are proxied by Proxy Overlord", since the ProxyOriginal
    # __init__ sets it to the original object 
    print "original.proxy_info: ", original.proxy_info
    print "proxy.proxy_info: ", proxy.proxy_info

    # prints "Proxy Overlord"
    print "proxy.proxy_name: ", proxy.proxy_name
    # Raises AttributeError since proxy_name is only set on 
    # the proxy object
    print "original.proxy_name: ", proxy.proxy_name

如果你要实例化很多(成百上千)同一个类的对象，你会想要使用__slots__。__slots__仅作为内存优化工具存在。

强烈建议使用__slots__来约束属性创建。

使用__slots__ pickle对象将无法使用默认的(最古老的)pickle协议;有必要指定一个更高的版本。

python的其他一些自省特性也可能受到不利影响。

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
"""

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。

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