La flexibilidad de Python con atributos dinámicos es uno de sus puntos fuertes, pero a veces es necesario optimizar el uso y el rendimiento de la memoria.

Ingrese slots, una función que le permite definir un conjunto fijo de atributos para su clase, lo que reduce la sobrecarga de memoria y potencialmente acelera el acceso a los atributos.

Cómo funciona

Normalmente, los objetos de Python se implementan como diccionarios para almacenar atributos, lo que puede generar un mayor consumo de memoria.

Al definir ranuras en tu clase, le indicas a Python que use una estructura interna más eficiente en memoria.

Esto es especialmente útil cuando sabes de antemano los atributos que tendrá una clase y quieres evitar la sobrecarga de un diccionario completo.

Aquí hay una demostración de cómo usar slots:

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'

En este ejemplo, slots restringe la clase Punto solo a los atributos xey.

Intentar establecer cualquier atributo que no figura en espacios genera un error de atributo.

Por qué es genial

El uso de ranuras puede generar importantes ahorros de memoria, especialmente al crear una gran cantidad de instancias, al eliminar la sobrecarga del diccionario de atributos.

También puede mejorar la velocidad de acceso a los atributos.

Sin embargo, tenga cuidado: las ranuras pueden limitar algunas capacidades dinámicas de los objetos de Python y pueden no ser adecuadas para todos los casos de uso.