Python内存优化：使用__slots__与数据结构优化，减少内存占用！

去年做一个数据分析项目时。内存直接爆了。几百万条用户数据 每条都是个对象。程序跑到一半就卡死。那时候才意识到Python对象的内存开销有多大。一个简单的类实例 竟然要占用这么多内存。

01Python对象默认用字典存储属性。这就是问题所在。

每个对象都有个dict__属性 用来存储实例变量。字典本身就很占内存 还有额外的哈希表开销。想象一下 如果你有100万个用户对象 每个对象的__dict都要占用几百字节。

输出结果让人震惊。一个简单对象竟然要400多字节。

02slots就是救星了。

这个魔法方法告诉Python "我只需要这几个属性"。不要给我创建dict了。直接用固定的内存布局。

差距明显。内存占用直接减少了60%以上。

不过slots也有限制。不能动态添加属性了。继承也有些麻烦。但对于大量相同结构的对象来说 这点限制完全可以接受。

03数据结构选择也很关键呢。

我之前用列表存储大量数字数据。后来发现array模块的效率高得多。列表存储的是对象引用 每个数字都是个Python对象。array直接存储原始数据类型。

数组的内存占用只有列表的十分之一。速度也快很多。

04还有个小技巧 用slots的时候要注意继承。

子类的slots只需要包含新增的属性。不要重复父类的。

有一次我在子类里重复定义了父类属性 结果程序直接报错。调试了半天才发现问题。

05实际项目中 我会这样做内存优化。

先用memory_profiler分析内存使用情况。找出占用大户。然后针对性优化。

还可以用weakref__配合__slots。但要小心 弱引用在某些场景下会有坑。

总的来说 

内存优化要根据具体场景。如果只是几千个对象 优化意义不大。但处理大量数据时 这些技巧能让程序起死回生。记住 过早优化是万恶之源 但该优化的时候也不能犹豫。

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