时间:2021-05-22
前言
相信Python老鸟都应该看过那篇非常有吸引力的Saving 9 GB of RAM with Python's slots 文章,作者使用了__slots__让内存占用从25.5GB降到了16.2GB。在当时来说,这相当于用一个非常简单的方式就降低了30%的内存使用,着实惊人。作者并没有提到他的业务特点和代码,那我们就基于《fluent python》中的例子来验证下是不是有这么厉害:
from __future__ import print_functionimport resourceclass A(object): def __init__(self): self.a = 'string' self.b = 10 self.c = Trueclass B(object): __slots__ = ['a', 'b', 'c'] def __init__(self): self.a = 'string' self.b = 10 self.c = Truedef test(cls): mem_init = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss l = [] for i in range(500000): l.append(cls()) mem_final = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss del l print('Class: {}:\n'.format(getattr(cls, '__name__'))) print('Initial RAM usage: {:14,}'.format(mem_init)) print(' Final RAM usage: {:14,}'.format(mem_final)) print('-' * 20)if __name__ == '__main__': import sys test(globals()[sys.argv[1].upper()])我们分别跑一下这2个类:
❯ python mem_test.py aClass: A:Initial RAM usage: 4,890,624 Final RAM usage: 200,454,144--------------------❯ python mem_test.py bClass: B:Initial RAM usage: 4,919,296 Final RAM usage: 60,235,7762种方法初始内存略有差别,但是由于这个差别和总内存量相比太小而忽略不计,结论就是:
使用slots可以让内存使用减少3.5倍!!# 通过 (200 - 4) / ((60 - 4) * 1.0) 计算得来
那么用slot就是非非常那个有必要吗?事实上500000个实例这种机会非常少见,用不用完全根据业务来决定,并不要以偏概全。因为(敲黑板了哈)使用__slots__也是有副作用的:
第三点有点难理解,我写个例子看看吧:
In [2]: %pycat ref_example.pyfrom weakref import refclass A(object): __slots__ = ['b'] def __init__(self): self.b = 1class B(object): __slots__ = ['b', '__weakref__'] def __init__(self): self.b = 1In [3]: from ref_example import *In [4]: a = A()In [5]: r = ref(a)---------------------------------------------------------------------------TypeError Traceback (most recent call last)<ipython-input-6-75a6d689c8b3> in <module>()----> 1 r = ref(a)TypeError: cannot create weak reference to 'A' objectIn [6]: b = B()In [7]: r = ref(b)In [8]: rOut[8]: <weakref at 0x109199578; to 'B' at 0x10919f890>所以实例不超过万级别的类,__slots__是不太值得使用的。
PS:《fluent python》比我狠,说的是小于百万级别实例不值得使用。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。
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