Pythons Flexibilität mit dynamischen Attributen ist eine seiner Stärken, aber manchmal möchten Sie die Speichernutzung und Leistung optimieren.

Geben Sie slots ein, eine Funktion, die es Ihnen ermöglicht, einen festen Satz von Attributen für Ihre Klasse zu definieren, wodurch der Speicheraufwand reduziert und möglicherweise der Attributzugriff beschleunigt wird.

Wie es funktioniert

Normalerweise werden Python-Objekte als Wörterbücher zum Speichern von Attributen implementiert, was zu einem höheren Speicherverbrauch führen kann.

Indem Sie in Ihrer Klasse Slots definieren, weisen Sie Python an, eine speichereffizientere interne Struktur zu verwenden.

Dies ist besonders nützlich, wenn Sie die Attribute einer Klasse im Voraus kennen und den Aufwand eines vollständigen Wörterbuchs vermeiden möchten.

Hier ist eine Demonstration, wie man Slots verwendet:

class Point:
    __slots__ = ['x', 'y']  # Define the allowed attributes

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y


# Create a Point instance
p = Point(10, 20)

print(p.x)  # Output: 10
print(p.y)  # Output: 20

# Attempting to add a new attribute will raise an AttributeError
try:
    p.z = 30
except AttributeError as e:
    print(e)  # Output: 'Point' object has no attribute 'z'

# Output:
# 10
# 20
# 'Point' object has no attribute 'z'

In diesem Beispiel beschränkt slots die Point-Klasse nur auf die x- und y-Attribute.

Der Versuch, ein Attribut festzulegen, das nicht in Slots aufgeführt ist, führt zu einem AttributeError.

Warum es cool ist

Die Verwendung von Slots kann zu erheblichen Speichereinsparungen führen, insbesondere beim Erstellen einer großen Anzahl von Instanzen, indem der Overhead des Attributwörterbuchs entfällt.

Es kann auch die Geschwindigkeit des Attributzugriffs verbessern.

Seien Sie jedoch vorsichtig: Slots können einige dynamische Funktionen von Python-Objekten einschränken und sind möglicherweise nicht für alle Anwendungsfälle geeignet.