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__slots__是一个类变量,变量值能够是列表,元祖,或者可迭代对象,也能够是一个字符串(意味着全部实例只有一个数据属性)数组
使用点来访问属性本质就是在访问类或者对象的__dict__属性字典(类的字典是共享的,而每一个实例的是独立的)数据结构
字典会占用大量内存,若是你有一个属性不多的类,可是有不少实例,为了节省内存可使用__slots__取代实例的__dict__工具
当你定义__slots__后,__slots__就会为实例使用一种更加紧凑的内部表示。实例经过一个很小的固定大小的数组来构建,而不是为每一个实例定义一个字典,这跟元组或列表很相似。在__slots__中列出的属性名在内部被映射到这个数组的指定小标上。使用__slots__一个很差的地方就是咱们不能再给实例添加新的属性了,只能使用在__slots__中定义的那些属性名。优化
class Foo: __slots__='x' f1=Foo() f1.x=1 f1.y=2#报错 print(f1.__slots__) #f1再也不有__dict__ class Bar: __slots__=['x','y'] n=Bar() n.x,n.y=1,2 n.z=3#报错
注意:__slots__的不少特性都依赖于普通的基于字典的实现。另外,定义了__slots__后的类再也不 支持一些普通类特性了,好比多继承。大多数状况下,你应该只在那些常常被使用到 的用做数据结构的类上定义__slots__好比在程序中须要建立某个类的几百万个实例对象 。3d
关于__slots__的一个常见误区是它能够做为一个封装工具来防止用户给实例增长新的属性。尽管使用__slots__能够达到这样的目的,可是这个并非它的初衷。它更多的是用来做为一个内存优化工具。code
class Foo: __slots__=['name','age'] f1=Foo() f1.name='alex' f1.age=18
print(f1.__slots__)
['name', 'age']
f2=Foo() f2.name='egon' f2.age=19
print(f2.__slots__)
['name', 'age']
print(Foo.__dict__)
{'__module__': '__main__', '__slots__': ['name', 'age'], 'age': <member 'age' of 'Foo' objects>, 'name': <member 'name' of 'Foo' objects>, '__doc__': None}