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怎樣使用python中的__slots__方法?這個問題可能是我們日常學習或工作經常見到的。希望通過這個問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家帶來的參考內容,讓我們一起來看看吧!
__slots__的簡介
__slots__是可以在定義Python類時添加的屬性。
您可以使用對象實例可以擁有的可能屬性來定義插槽。
使用__slots__的方法如下:
class WithSlots: __slots__ = ('x', 'y') def __init__(self, x, y): self.x, self.y = x, y
使用__slots__的更高層次的最大原因是:
1.由于數據結構優化而更快地獲取和設置屬性;
2.減少了類實例的內存使用量。 不想使用它的某些原因是,
3.如果類具有在運行時更改的屬性(動態屬性),或者存在復雜的對象繼承樹。
我們做個測試數據:
首先,我們先進行一些測試,以查看__slots__何時更快,從批量實例化開始。 使用Python的“ timeit”模塊和此代碼段,我們得到以下結果:
class WithoutSlots: def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z class WithSlots: __slots__ = ('x', 'y', 'z') def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z def instance_fn(cls): def instance(): x = cls(1, 2, 3) return instance Without Slots: 0.3909880230203271 With Slots: 0.31494391383603215 (averaged over 100000 iterations)
在這種情況下,使用slots的實例化速度稍快。 這很有意義,因為我們拒絕為給定對象的新實例創建__dict__。 字典通常比元組或列表有更多內存開銷。 讓我們嘗試一個具有更多與實例相關聯的屬性的類!
Without Slots: 1.5249411426484585 With Slots: 1.52750033326447 (averaged over 100000 iterations)
通常,使用__slots__并不能真正縮短實例化時間。 盡管不必創建__dict__,但是還有其他開銷需要我們稍后再使用的slots來完成,這導致了類似于從實際類中復制字典的運行時間。
當我們開始快速連續獲取和設置值時,真正的加速就起作用了:
def get_set_fn(cls): x = cls(list(range(26))) def get_set(): x.y = x.z + 1 x.a = x.b - 1 x.d = x.q + 3 x.i = x.j - 1 x.z = x.y / 2 return get_set Without Slots: 11.59717286285013 With Slots: 9.243316248897463 (averaged over 100000 iterations)
速度提高了20%以上! 如果測試范圍更廣(并且不總是訪問相同的屬性,且屬性的長度比單個字符長),則可以實現更大的加速。
內存使用情況
首先,讓我們測試元組和字典在內存中的增長方式之間的區別。 當使用__slots__知道給定實例可以存在哪些屬性時,它可以為與實例相關聯的描述符分配(而不必為每個新對象添加__dict__)。
在Python中,很難描述對象實例使用的確切內存量:sys.getsizeof僅適用于基元和內置函數。 相反,我們將在名為“ Pympler”的庫中使用名為asizeof的函數。
import sys #沒有這一句會報錯 sys.getsizeof(('a', 'b', 'c', 'd')) >>> asizeof(('a', 'b', 'c', 'd')) 304 >>> asizeof({'a': 'b', 'c': 'd'}) 512 >>> asizeof(tuple(string.ascii_lowercase)) 1712 >>> dictionary {'e': 'f', 'k': 'l', 'c': 'd', 'g': 'h', 'o': 'p', 'i': 'j', 's': 't', 'm': 'n', 'q': 'r', 'a': 'b', 'y': 'z', 'w': 'x', 'u': 'v'} >>> asizeof(dictionary) 2320
我們在這里省略了__slots__示例的實現細節:我們沒有將一個元組用于描述符,一個元組用于值,而是將它們全部放在一個列表中。 但是,與元組和dict之間的差異相比,我們發現大小的差異并不大:
>>> asizeof(('a', 'b')) + asizeof(('c', 'd')) 352 為了更好的測量,當我們在上一個示例類的slots上實際運行asizeof時,會發生以下情況: >>> w1 = WithoutSlots(1, 2, 3) >>> asizeof(w1) 416 >>> w2 = WithSlots(4, 5, 6) >>> asizeof(w2) 160
感謝各位的閱讀!看完上述內容,你們對怎樣使用python中的__slots__方法大概了解了嗎?希望文章內容對大家有所幫助。如果想了解更多相關文章內容,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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