31. 为创建大量实例节省内存

待我称王封你为后i 2023-06-28 06:15 6阅读 0赞

例如，在某网络游戏中，定义了玩家类`Player(id, name, level, ...)`。每有一个在线玩家，在服务器程序内则有一个Player的实例，当在线人数很多时，将产生大量实例（如百万级）。

要求：降低大量实例的内存开销。

解决方案：

定义类的`__slots__`属性，声明实例有哪些属性（关闭动态绑定）。

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*  对于类的`__slots__`属性：

>>> class Player1:
    	def __init__(self, uid, name, level):
    		self.uid = uid
    		self.name = name
    		self.level = level
    
    >>> class Player2:
    	__slots__ = ['uid', 'name', 'level']
    	def __init__(self, uid, name, level):
    		self.uid = uid
    		self.name = name
    		self.level = level
    
    >>> p1 = Player1('0001', 'Jim', 20)
    
    >>> p2 = Player2('0002', 'Jim', 20)

>>> set(dir(p1)) - set(dir(p2))
    { '__dict__', '__weakref__'}
    
    >>> p1.x = 100
    
    >>> p1.y = 200
    
    >>> p1.__dict__
    { 'uid': '0001', 'name': 'Jim', 'level': 20, 'x': 100, 'y': 200}

`__weakref__`属性用于弱引用，它并不消耗很多内存。弱引用的用途之一是实现大对象的缓存或者映射，由于是缓存或映射，对象不需要独立存在。

>>> import sys
    
    >>> sys.getsizeof(p1.__dict__)
    368
    
    >>> sys.getsizeof(p1.uid) + sys.getsizeof(p1.name) + sys.getsizeof(p1.level)
    133
    
    >>> sys.getsizeof(p2.uid) + sys.getsizeof(p2.name) + sys.getsizeof(p2.level)
    133

主要消耗内存的是`__dict__`属性，它用于维护动态添加的属性。

>>> p2.x =100
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#32>", line 1, in <module>
        p2.x =100
    AttributeError: 'Player2' object has no attribute 'x'
    
    >>> p2.name
    'Jim'

类的`__slots__`属性用于声明实例的属性，关闭实例属性的动态添加。

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*  方案示例：

import tracemalloc
    
    class Player1:
    	def __init__(self, uid, name, level):
    		self.uid = uid
    		self.name = name
    		self.level = level
    
    class Player2:
    	__slots__ = ['uid', 'name', 'level']
    	def __init__(self, uid, name, level):
    		self.uid = uid
    		self.name = name
    		self.level = level
    
    tracemalloc.start()             #start
    l1 = [Player1(1, 2, 3) for _ in range(100000)]
    #l2 = [Player2(1, 2, 3) for _ in range(100000)]
    snapshot = tracemalloc.take_snapshot()              #end
    
    top_stats = snapshot.statistics('filename')
    for stat in top_stats[:10]:
        print(stat)

注释l2时，运行结果：

0: size=16.8 MiB, count=299996, average=59 B                #占用内存为16.8 MiB
    0: size=64 B, count=1, average=64 B

注释l1时，运行结果：

0: size=7056 KiB, count=100002, average=72 B                #占用内存为7056 KiB
    0: size=64 B, count=1, average=64 B

由此可见，当创建大量重复实例时，可通过定义类的`__slots__`属性来节省内存。

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