本文主要是介绍python 类 __slots__ 可限制添加属性和优化减少内存占用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、如何限制属性
1.给类或者示例添加属性和方法
正常情况下，当我们定义了一个class，创建了一个class的实例后，我们可以给该实例绑定任何属性和方法，对于class本身也是一样的
2.使用__slots__
如果先要对class和实例加以限制，可以在定义class的时候，定义一个__slots__，来限制能够添加的属性：
这么做之后，没在__slots__里面标记好的属性就不能随便添加到类或者示例中了
二、如何节省内存
1.方法
在默认情况下,Python的新类和旧类的实例都有一个字典来存储属性值。这对于那些没有实例属性的对象来说太浪费空间了，当需要创建大量实例的时候，这个问题变得尤为突出。
因此这种默认的做法可以通过在新式类中定义了一个__slots__属性从而得到了解决。__slots__声明中包含若干实例变量，并为每个实例预留恰好足够的空间来保存每个变量，因此没有为每个实例都创建一个字典，从而节省空间。
2.原理
和list相比，dict 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而增加；dict需要占用大量的内存，内存浪费多。而list查找和插入的时间随着元素的增加而增加；占用空间小，浪费的内存很少。python解释器是Cpython，这两个数据结构应该对应C的哈希表和数组。因为哈希表需要额外内存记录映射关系，而数组只需要通过索引就能计算出下一个节点的位置，所以哈希表占用的内存比数组大，也就是dict比list占用的内存更大。
3.测试
是骡子是马，牵出来溜溜就知道
首先安装memory_profiler
pip install memory_profiler
编写测试脚本
from memory_profiler import profile
class Foobar():def __init__(self, x):self.xx = x@profile
def main():f = [Foobar(i) for i in range(1000000)]if __name__ == '__main__':main()
运行结果
重新通过__slots__来实现
from memory_profiler import profile
class Foobar():__slots__ = ['xx',]def __init__(self, x):self.xx = x@profile
def main():f = [Foobar(i) for i in range(1000000)]if __name__ == '__main__':main()结果：
实测在mac上，用pycharm跑节省了大约一半的内存
4.总结
在确定类的属性值固定的情况下，可以使用__slots__方式对内存进行优化。但是这项技术不应该被滥用于静态类或者其他类似场合，那不是python程序的精神所在。
参考：https://m.jb51.net/article/146854.htm
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