동적 속성을 갖춘 Python의 유연성은 장점 중 하나이지만 때로는 메모리 사용과 성능을 최적화하고 싶을 때도 있습니다.

클래스에 대해 고정된 속성 세트를 정의할 수 있는 기능인 슬롯을 입력하여 메모리 오버헤드를 줄이고 잠재적으로 속성 액세스 속도를 높일 수 있습니다.

작동 방식

일반적으로 Python 객체는 속성을 저장하기 위한 사전으로 구현되므로 메모리 소비가 높아질 수 있습니다.

클래스에 슬롯을 정의하면 Python이 메모리 효율적인 내부 구조를 사용하도록 지시할 수 있습니다.

이는 클래스가 갖게 될 속성을 미리 알고 전체 사전의 오버헤드를 피하려는 경우에 특히 유용합니다.

다음은 슬롯 사용 방법에 대한 데모입니다:

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'

이 예에서 slots는 Point 클래스를 x 및 y 속성으로만 제한합니다.

슬롯에 나열되지 않은 속성을 설정하려고 하면 AttributeError가 발생합니다.

왜 멋진가요?

슬롯을 사용하면 특히 대량의 인스턴스를 생성할 때 속성 사전의 오버헤드를 제거하여 메모리를 크게 절약할 수 있습니다.

속성 액세스 속도도 향상시킬 수 있습니다.

그러나 주의하세요: 슬롯은 Python 객체의 일부 동적 기능을 제한할 수 있으며 모든 사용 사례에 적합하지 않을 수 있습니다.