我读入了Usage of __slots__?在 Python 中使用 __slots__
实际上可以节省时间。但是,当我尝试使用 datetime
查找所花费的时间时,结果却相反。
import datetime as t
class A():
def __init__(self,x,y):
self.x = x
self.y = y
t1 = t.datetime.now()
a = A(1,2)
t2 = t.datetime.now()
print(t2-t1)
... 给出输出:0:00:00.000011
并使用插槽:
import datetime as t
class A():
__slots__ = 'x','y'
def __init__(self,x,y):
self.x = x
self.y = y
t1 = t.datetime.now()
a = A(1,2)
t2 = t.datetime.now()
print(t2-t1)
... 给出输出:0:00:00.000021
使用插槽实际上花费了更长的时间。为什么我们需要使用 __slots__
呢?
最佳答案
__slots__
可以节省时间(取决于 Python 版本),但这通常不是您使用它的目的。它真正节省的是内存。不是为每个实例都使用相当大的 __dict__
,而是将属性直接存储在支持对象的 C 结构中,类本身存储从名称到结构偏移量的查找表的单个副本每个属性。即使在具有 key 共享指令的现代 Py3 x64 上,它仍然是 96 字节用于 key 共享 __dict__
其中类具有单个实例属性,在对象结构本身的 56 字节之上。
通过使用 __slots__
,您消除了指向 __dict__
和 __weakref__
属性的指针的 16 个字节,并消除了 __dict__
完全。
在 Py 3.5 上的比较:
>>> class Foo:
... def __init__(self, x): self.x = x
...
>>> sys.getsizeof(Foo(1)) + sys.getsizeof(Foo(1).__dict__)
152
>>> class Foo:
... __slots__ = 'x',
... def __init__(self, x): self.x = x
...
>>> sys.getsizeof(Foo(1)) # With __slots__, doesn't have __dict__ at all
48
每个实例节省了 100 多个字节;在 Py2(没有 key 共享字典)上节省更多。
所以并不是说 __slots__
通常更快(它通常非常相似),但是如果您要创建数百万个实例,则每个实例节省 100+ B 可能有助于您将代码保存在缓存中,在 RAM 等中,而不是用完内存并调出一半数据进行交换。
正如其他答案所指出的那样,您实际上从未访问过您的属性,因此您根本没有对插槽访问进行基准测试,这就是为什么您看不到任何区别的原因。使用 ipython3
%%timeit
魔法,我发现重复加载给定实例的 x
属性时,它的速度大约快 15%(33.5 ns 有 __slots__
vs. 39.2 ns 没有),但这只在微基准测试中很明显;它在实际代码中很少重要(实际工作不仅仅是属性查找)。在重要的时候,将内存使用量减少 2-3 倍是一个更大的收获。
关于python - 为什么使用 __slots__ 会减慢这段代码的速度?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45342503/