[转载]用Python的class的 __slots__ 节省9G内存

转载自:用Python的 __slots__ 节省9G内存

我们曾经提到,Oyster.com的Python web服务器怎样利用一个巨大的Python dicts(hash table),缓存大量的静态资源。我们最近在Image类中,用仅仅一行 slots 代码,让每个6G内存占用的服务进程(共4个),省出超过2G来。

这是其中一个服务器在部署代码前后的截图:
bVbDv
physical-memory-usage-history

我们alloc了大约一百万个类似如下class的实例:

class Image(object):
    def __init__(self, id, caption, url):
        self.id = id
        self.caption = caption
        self.url = url
        self._setup()

    # ... other methods ...

默认情况下,Python用一个dict来存储对象实例的属性。这在一般情况下还不错,而且非常灵活,乃至你在运行时可以随意设置新的属性。

但是,对一些在”编译”前就知道该有几个固定属性的小class来说,这个dict就有点浪费内存了。而当你把这个小浪费乘上一百万,那可就大不同了。在Python中,你可以在class中设置slots,它是一个包含这些固定的属性名的list。这样Python就不会再使用dict,而且只分配这些属性的空间。

class Image(object):
    __slots__ = ['id', 'caption', 'url']

    def __init__(self, id, caption, url):
        self.id = id
        self.caption = caption
        self.url = url
        self._setup()

    # ... other methods ...

你还可以用collections.namedtuple,它允许访问参数,但只占用一个tuple的空间。这跟slots类似。不过我总觉得继承一个namedtuple类很奇怪。另外,如果你需要自定义初始化,你应该重载new而不是init

警告:不要贸然进行这个优化,把它用在所有地方。这种做法不利于代码维护,而且只有当你有数以千计的实例的时候才会有明显效果。

原文:SAVING 9 GB OF RAM WITH PYTHON’S SLOTS

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