·发表于 Towards Data Science ·6 分钟阅读·2023 年 8 月 12 日
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(图片来源：Sébastien Goldberg 在 Unsplash)
Slots 是一种机制，它允许你声明类属性并限制其他属性的创建。你可以确定你的类有哪些属性，从而防止开发者动态添加新属性。这通常会导致20%的速度提升。
Slots 在有大量类实例且属性集已知的程序中特别有用。比如视频游戏或物理模拟；在这些情况下，你跟踪大量的实体。
你可以通过添加一行代码将 slots 添加到你的类中，但这总是一个好主意吗？在本文中，我们将探讨为什么和如何使用slots使你的类更快以及何时使用它们。总体目标是更好地理解 Python 的类内部工作原理。开始编码吧！
通过使用slots，你可以提高类的内存使用效率和性能。一个具有 slots 的类占用更少的内存，执行速度更快。
告诉 Python 让一个类使用 slots 非常简单。你只需添加一个特殊的属性__slots__，它指定所有其他属性的名称：
class Person:
first_name:str
last_name:str
age:int
__slots__ = ['first_name', 'last_name', 'age'] # <-- this adds slots
def __init__(self, first_name:str, last_name:str, age:int):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
self.age = age在上述类中，我们看到Person有三个属性：first_name、last_name和age。我们可以告诉 Python 我们希望Person类使用 slots，通过添加__slots__属性来实现。这个属性必须指定所有其他属性的名称。
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我们上面使用的 Person 类使用 slots 后几乎 小了 60%（从 488 字节减少到 206 字节）。
关于速度，我已经对实例化、访问和赋值进行了基准测试。我发现 速度提高了多达 20%！你需要对这些结果持保留态度；虽然这些百分比看起来相当令人印象深刻，但这 20% 仅代表 10 万次实例化类的 0.44 秒。这相当于每个实例 可忽略的 44 纳秒（大约比一秒小 3030 万倍）。
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这与 Python 类的 动态字典 有关。这个字典让你可以为 Python 类分配属性：
class Person:
pass
mike = Person()
mike.age = 33 # <-- create a new attribute在上面的例子中，我们定义了一个没有任何属性的类，创建了一个实例，然后动态地创建 age 属性并赋值。
在底层，Python 将所有属性信息存储在一个字典中。通过调用类上的 __dict__ 魔法方法可以访问这个字典：
# 1\. Define class
class Person:
name:str
def __init__(self, name:str):
self.name = name
# 2\. Create instance
mike = Person(name='mike')
# 3\. Create a new variable
mike.age = 33
# 4\. Create new attribute throught the __dict__
mike.__dict__['website'] = 'mikehuls.com'
# 5\. Print out the dynamic dictionary
print(mike.__dict__)
# -> {'name': 'mike', 'age': 33, 'website': 'mikehuls.com'}动态字典使得 Python 类非常灵活，但它有一个缺点：使用属性时 Python 会在这个字典中进行搜索，这相对较慢。
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当你告诉 Python 为你的类使用 slots 时，不会创建动态字典。相反，Python 创建了一个 固定大小的数组，其中包含对变量的引用。这就是你必须将属性名称传递给 __slots__ 属性的原因。
访问这个数组不仅速度更快，而且占用的内存空间也更少。较小的内存占用对内存分配和垃圾回收也有积极的影响。
插槽改变了你的类；它变得有点不灵活，因为你的类变得更静态。这意味着你不能在运行时添加属性；你必须事先指定你的属性：
# 1\. Define class
class Person:
name:str
def __init__(self, name:str):
self.name = name
# 2\. Create instance
mike = Person(name='mike')
# 3\. Add a new attribute?
mike.website = 'mikehuls.com' # this will not work!
# ERROR: AttributeError: 'Person' object has no attribute 'website'
# 4\. Print out dynamic dict
print(mike.__dict__) # this will not work
# ERROR: AttributeError: 'Person' object has no attribute '__dict__'有一种（虽然有点乱的）变通方法：通过将 "__dict__" 的值添加到你的 __slots__ 数组中：
# 1\. Define class
class Person:
name: str
__slots__ = ["name", "__dict__"] # <- We've added __dict__
def __init__(self, name: str):
self.name = name
# 2\. Create instance
mike = Person(name='mike')
# 3\. Add a new attribute
mike.website = 'mikehuls.com' # no error this time!最后一个需要注意的事项是，有些包可能期望使用“普通”的 Python 类，而不是使用插槽类。
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是的！从 Python 3.10 开始，你还可以添加插槽数据类。使用数据类更简单，只需向 @dataclass 装饰器添加一个参数即可。只需像下面这样定义你的数据类：
@dataclasses.dataclass(slots=True)
class Person:
name: str显然，速度和内存效率，但也许还有安全性：如果我想覆盖类中的 age 属性但打错字，例如输入 mike.aage = 34，那么未使用插槽的类将创建一个新属性，而保持 age 属性不变。当你使用插槽时，Python 会抛出一个错误，因为它不知道类中有 aage 属性。
速度：尽管插槽从百分比上加速了你的类，但每次操作的绝对时间增加是相当微不足道的。因此，如果你需要创建大量实例，或者需要多次重写或访问属性，插槽的使用会更具吸引力。
内存：如果你内存不足且希望节省每一个字节，使用插槽可能会有好处，因为它们显著减少了内存使用量。我们的简单类减少了 60% 的内存占用。
安全性：插槽防止你使用错误的属性和动态创建新属性。如果你尝试修改一个未知的属性，插槽类会抛出错误。
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正如我们在这篇文章中看到的，slots 以三种方式影响你的类：
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大小：slots 消除了 Python 创建动态字典的需要，而是依赖于 更小 的固定大小数组，这间接通过减少对垃圾回收的需求来加速你的应用。
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速度：slots 允许直接访问内存，绕过搜索字典的需要，这样会更快。速度提升在绝对意义上是相当微小的；节省了几纳秒。
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灵活性：slots 防止在运行时添加属性，因此你的类变得有点不那么灵活。这也可能是件好事，因为当你使用动态属性创建时，你的代码可能会变得杂乱无章。
在我看来，减少的灵活性是我不常遇到的缺点：我从不动态创建属性，我喜欢 slots 保持属性静态。因此，我会尽可能使用 slots。在最坏的情况下，依赖关系可能会出问题，但在这种情况下，很容易再次移除 slots。
我希望这篇文章能像我希望的那样清晰，但如果不是这种情况，请告诉我我可以做些什么来进一步澄清。与此同时，查看我的其他文章，涵盖了各种编程相关的话题，例如：
编程愉快！
— Mike
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