Python 字典大小与对象大小效率

Question

有人可以解释一下在以下示例中使用字典和对象进行操作时幕后的内存会发生什么吗:

In [52]: class O(object):
....:         var1 = 'asdfasdfasfasdfasdfasdfasdf'
....:         var2 = 255
....: 

In [53]: dt = {'var1': 'asdfasdfasfasdfasdfasdfasdf', 'var2': 255}

In [55]: o = O()

In [57]: sys.getsizeof(o)
Out[57]: 64

In [58]: sys.getsizeof(dt)
Out[58]: 280

根据上面的值，接下来的事情很奇怪

In [68]: sys.getsizeof(o.var1)
Out[68]: 64

In [69]: sys.getsizeof(o.var2)
Out[69]: 24

In [70]: sys.getsizeof(dt['var1'])
Out[70]: 64

In [71]: sys.getsizeof(dt['var2'])
Out[71]: 24

数据结构中的值大小相同，但类型之间的差异让我想知道幕后发生了什么？

该示例是否使对象比字典更有效？

我使用 Ubuntu 14.04 和 Python 2.7.6

Answer 1

请注意 sys.getsizeof 给你对象本身的大小，但这并不是全部。对象具有各种属性，这些属性也会影响总体内存占用。例如，类的实例具有 __dict__ ，它保存其属性的值:

>>> o = O()
>>> o.__dict__
{}
>>> sys.getsizeof(o.__dict__)
140

注意三件有趣的事情:

1. 这也是一个字典 - 这种数据结构在 Python 中被广泛使用，因此得到了非常好的优化；
2. o.__dict__ 中没有任何内容，因为var1和var2是类属性，存储在O上，而不是实例属性；和
3. 尽管 o.__dict__ 中什么都没有，它的大小仍然与 dt 相同，因为字典初始化时有足够的空间容纳 (IIRC) 八个键，以避免在向其中添加项目时频繁调整大小(有关字典实现的更多信息，请参阅 "The Mighty Dictionary" )。

另请注意，如果我们在两种情况下比较实例的大小加上类(这是一个更公平的比较)，差距就会缩小:

>>> sys.getsizeof(o) + sys.getsizeof(O)
484
>>> sys.getsizeof(dt) + sys.getsizeof(dict)
576

Does the example makes objects more effective over dictionaries?

完全没有；一方面，正如我所展示的，对象通常使用字典来实现(有一种方法可以不为每个实例创建__dict__，通过定义预定义属性的__slots__类，但我不会在这里深入讨论)，而字典本身就是对象(尽管内置类型略有不同，原因我不会详述)!

一般来说，不要担心内存细节，除非它成为问题 - 如果您需要状态和行为(属性和方法)并使用，请定义一个类如果您只需要状态，则字典。