Каждый раз, когда мы создаем новый класс, Python сохраняет каждый атрибут в атрибуте dict, который называется динамическим словарем. Такое поведение по умолчанию кажется удобным, поскольку оно гибкое, но когда вы работаете с большим количеством экземпляров или использование памяти имеет большое значение, эти накладные расходы могут быть значительными.

Как работают «слоты»?

Python в основном использует словарь для хранения атрибутов класса, но одной из альтернатив является использование слотов. Определяя это имя, мы говорим Python использовать более статическую и компактную структуру, что значительно снижает использование памяти. Вот базовый пример использования слотов в классе.

import sys 

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

class WithSlots:
    __slots__ = ['x', 'y']

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

obj1 = WithoutSlots(1, 2)
obj2 = WithSlots(1, 2)

print(sys.getsizeof(obj1.__dict__)) # 296
print(sys.getsizeof(obj2)) # 48

Как показано выше, «WithoutSlots» использует гораздо больше памяти по сравнению с «WithSlots». Подумайте о создании множества экземпляров класса. Какой подход будет лучшим выбором?

Ограничения

слоты может быть полезным инструментом, но имеет ограничения:

• Нет динамических атрибутов: при определении слотов в теле класса мы отключаем его атрибут по умолчанию (dict), поэтому мы не можем динамически добавлять новые атрибуты к экземпляру после его создания.

obj = WithSlots(1, 2)
obj.z = 3  # This will raise an AttributeError

Мы можем обойти эту проблему, добавив dict в слот .

• Нет множественного наследования: каждый базовый класс должен содержать определенные слоты, иначе Python вернется к использованию словаря для хранения атрибутов экземпляра.

• Нет значения по умолчанию: вам необходимо явно инициализировать значения по умолчанию в методе init.

Когда его использовать

Я записал несколько лучших примеров сценариев, в которых мы можем использовать слоты:

• Когда нам нужно создать много экземпляров и использование памяти вызывает беспокойство.
• Когда нам нужно оптимизировать производительность.
• Когда у вас есть известные и фиксированные атрибуты.
• Когда вы работаете с большими наборами данных.

Заключительные мысли

Вот как в Python используются слоты: вы можете использовать их, если уверены, что для вашего класса не потребуются никакие другие атрибуты и вы работаете с ними. большое количество экземпляров. Определяя slots, вы указываете Python использовать более эффективную и компактную структуру для хранения атрибутов, что помогает экономить память. Это особенно удобно, когда использование памяти является проблемой или когда вам нужно оптимизировать производительность. Просто помните, что с помощью slots вы не можете добавлять новые атрибуты динамически, поэтому его лучше всего использовать, когда атрибуты вашего класса фиксированы и четко определены.