Python slots 内存优化实战与副作用分析

Cora

发布时间：2026-10-13| 2人浏览过

原创

本文通过《Fluent Python》案例验证Python中__slots__的内存节省效果，显示50万个实例可大幅降低内存占用。同时深入剖析其副作用：子类需重定义__slots__、限制动态属性添加及弱引用支持问题。结论指出，对于实例数不足万级的场景，__slots__并非必要，需根据业务规模权衡使用。

前言

相信许多资深Python开发者都读过那篇极具吸引力的文章《Saving 9 GB of RAM with Python's slots》，其中作者利用__slots__将内存占用从25.5GB降至16.2GB。在当时看来，这种简单方式实现了30%的内存缩减，效果令人惊叹。由于作者未披露具体业务场景和代码细节，我们将基于《Fluent Python》中的示例进行验证，以确认其实际效果是否如描述般显著。

from __future__ import print_function
import resource
class A(object):
 def __init__(self):
 self.a = 'string'
 self.b = 10
 self.c = True
class B(object):
 __slots__ = ['a', 'b', 'c']
 def __init__(self):
 self.a = 'string'
 self.b = 10
 self.c = True
def test(cls):
 mem_init = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
 l = []
 for i in range(500000):
 l.append(cls())
 mem_final = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
 del l
 print('Class: {}:\n'.format(getattr(cls, '__name__')))
 print('Initial RAM usage: {:14,}'.format(mem_init))
 print(' Final RAM usage: {:14,}'.format(mem_final))
 print('-' * 20)
if __name__ == '__main__':
 import sys
 test(globals()[sys.argv[1].upper()])

我们分别运行以下两个类的测试代码：

❯ python mem_test.py a
Class: A:
Initial RAM usage: 4,890,624
 Final RAM usage: 200,454,144
--------------------
❯ python mem_test.py b
Class: B:
Initial RAM usage: 4,919,296
 Final RAM usage: 60,235,776

两种方法初始化后的初始内存略有差异，但该差异相对于总内存量极小，可忽略不计。由此得出的结论是：

使用__slots__可使内存使用量减少约3.5倍！# 该数值通过公式 (200 - 4) / ((60 - 4) * 1.0) 计算得出

那么，使用__slots__是否非常有必要？事实上，创建500000个实例的场景在现实中较为罕见，是否使用应完全取决于具体业务需求，切忌以偏概全。因为（此处需重点注意）使用__slots__会引入以下副作用：

每个继承的子类都必须重新定义一遍__slots__。
实例只能包含在__slots__中定义的属性，这会影响编程的灵活性。例如，若因某种原因想给instance动态设置一个新属性（如instance.a = 1），但由于a未在__slots__中定义，程序将直接报错。此时你必须不断修改__slots__或采用其他迂回方法来解决。
实例无法支持弱引用（weakref）目标，除非显式将__weakref__加入__slots__中。

第三点可能较难理解，下面通过一个示例进行说明：

In [2]: %pycat ref_example.py
from weakref import ref
class A(object):
 __slots__ = ['b']
 def __init__(self):
 self.b = 1
class B(object):
 __slots__ = ['b', '__weakref__']
 def __init__(self):
 self.b = 1
In [3]: from ref_example import *
In [4]: a = A()
In [5]: r = ref(a)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError     Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-75a6d689c8b3> in <module>()
----> 1 r = ref(a)
TypeError: cannot create weak reference to 'A' object
In [6]: b = B()
In [7]: r = ref(b)
In [8]: r
Out[8]: <weakref at 0x109199578; to 'B' at 0x10919f890>

因此，对于实例数量不超过万级别的类，使用__slots__通常不太值得。

PS：《Fluent Python》中的观点更为激进，认为实例数小于百万级别的场景均不值得使用__slots__。

总结

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对本站的支持。