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more >>在 Python 的世界里,“灵活性”是其核心哲学之一。默认情况下,Python 对象的实例属性都存储在一个动态的字典 __dict__
中,这使得我们可以随时随地、随心所欲地为对象添加新的属性。然而,这种灵活性并非没有代价,它带来了显著的内存开销和相对缓慢的属性访问速度。
当你需要创建成千上万个对象实例时(例如在科学计算、Web 框架处理大量请求、游戏开发中处理大量实体时),这种开销就会变得不可忽视。这时,__slots__
这个强大的魔术方法就派上了用场。它通过一种声明式的机制,在灵活性和性能之间提供了一个高效的权衡。
本文将深入探讨 __slots__
的工作原理、使用方法、性能优势以及需要注意的陷阱。
__slots__
是什么?__slots__
是一个类变量,它允许开发者显式地声明一个类所允许拥有的实例属性名称。其语法非常简单:
1 | class MyClass: |
通过这行声明,你告诉 Python 解释器:MyClass
的实例只能拥有 attr1
, attr2
, attr3
这三个属性。解释器会据此进行内存分配和属性访问管理,而不是使用默认的 __dict__
字典。
__slots__
行为__dict__
的动态属性在没有 __slots__
的普通类中,每个实例都拥有一个 __dict__
字典来存储其所有属性。
1 | class RegularUser: |
优点:极高的灵活性。
缺点:
__slots__
行为:基于描述符的固定属性使用 __slots__
后,Python 不再为每个实例创建 __dict__
,而是为整个类创建一个描述符 (Descriptor),并为每个实例在 C 层分配一个固定的、紧凑的数组来存储 __slots__
中声明的属性。
1 | class SlotsUser: |
优点:
__slots__
中声明的属性。__dict__
**:一些序列化或调试工具可能依赖于 __dict__
的存在。内存节省主要来自两个方面:
移除了 __dict__
**:一个空的字典在 64 位 Python 解释器下大约占用 240 字节。对于属性数量很少但实例数量极多的类(例如坐标点 Point(x, y)
),节省的内存是巨量的。内存节省的不是属性值的空间,而是存储这些属性所用的数据结构**的空间。
紧凑的内存布局:Python 解释器会为 __slots__
的实例预分配一块连续的内存空间,每个属性在其中的偏移量是固定的。这比使用字典(需要存储哈希表、键和值指针等)要高效得多。
让我们用一个简单的例子来量化这种节省:
1 | import sys |
输出可能会类似于(具体数字因Python版本和系统而异):
1 | Regular instance size: 56 bytes |
单个实例节省了 8 字节。看起来不多?让我们放大规模:
1 | # 创建一百万个实例,估算总内存消耗 |
输出可能类似于:
1 | Estimated memory for 1,000,000 Regular instances: 53.41 MB |
节省了超过 7MB 的内存! 对于属性更少的类,比例会更加惊人。
__slots__
1 | class Vector2D: |
使用 __slots__
时,继承链需要小心处理。
__slots__
**:子类使用 __slots__
后,实例仍然会有 __dict__
(除非子类的 __slots__
也阻止了它),因为需要容纳父类的潜在动态属性。这会削弱 __slots__
的效果。__slots__
**:子类也需要定义自己的 __slots__
,它应该包含**父类的 __slots__
。1 | class Base: |
如果需要对你的类实例使用弱引用 (weakref
),你需要将 '__weakref__'
explicitly 加入到 __slots__
中。
1 | class WeakRefableSlots: |
除了内存,__slots__
还能提升属性访问速度。
1 | import timeit |
输出可能显示 __slots__
的属性访问有 20%-40% 的速度提升。
__slots__
?pickle
)可以正常工作,但某些深度依赖 __dict__
或 __dir__
的库或调试工具可能会出现问题。__slots__
。__slots__
是自找麻烦。“明确优于隐晦”,只在真正需要时使用。__slots__
是 Python 提供给开发者的一个强大工具,它在牺牲一部分动态灵活性的前提下,换来了显著的内存节省和一定的性能提升。它完美体现了 Python “实用主义” 的哲学:提供机制,让开发者根据实际情况决定策略。
在开发大型应用、处理海量数据或编写底层基础构件时,善用 __slots__
可以有效地优化程序资源消耗。然而,就像所有优化技巧一样,它的首要原则是 “不要过早优化” 。首先保证代码的正确性和清晰度,然后在性能分析工具的指导下,有针对性地使用 __slots__
来解决实际存在的内存或性能瓶颈。
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哈喽,大家好,我是晚枫。
今天开始学习我们本套课程的第一讲,PDF文件转Word文件。
我们可以看到,这个PDF文件转Word文件,只有两行代码。
第一行是import office;
第二行是office.pdf.pdf2docx。
怎么样,是不是觉得这个代码很简单,那下面我们就来学习一下吧。
首先,还是老规矩,我们要确保自己电脑上已经成功安装了Python和pycharm,以及代码需要使用到的库python-office。
这里,我们只需要执行一行命令就可以成功安装python-office库,也就是pip install python-office
.
如果你电脑的网速不好,那我推荐你用下面这个命令去执行一下,也就是给下载加上清华源,大家不用管命令什么意思,直接抄我的命令去执行就好。
1 | pip install python-office -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple |
好的,今天这一讲很有意思,我们要这个需求:大家看这个文件夹下有一个叫晚枫师兄的PDF文件,我们要实现的需求是将它转换为Word文件,,该怎么实现呢?
很简单哈,我们一起来看一下代码。
大家看不懂没关系哈,我一行一行地给你们解释你们就懂了。
第一行代码,导入我们需要用到的库office,也就是import office。
第二行代码,是最关键的代码,它实现了转换文件的需求,需要填写2个参数。
第一个参数是input_file,也就是你要转换为Word的PDF文件的路径地址,这个路径位置不用手敲。
大家只需要像我这样,找到目标文件的位置,然后鼠标右键,复制文件地址,然后粘贴到这里就可以了,这里记得把PDF文件的名称也复制过来,而且这个名称是带后缀的哈。
第二个参数是output_path,就是你转换成功之后Word文件的存储位置路径,这里也要提供一个转换成功之后的word文件名称。
这里提醒一下大家,在路径前面一定要加上一个小r,不加的话会报错。
好的,现在我们运行一下这个代码,该怎么运行呢?
很简单,鼠标右键,找到这个三角形,点击就能运行了。
好的,运行成功,我们可以看到在文件夹下已经成功生成了一个叫晚枫师兄的Word文件。
那这一讲就到这里,大家课后一定要对着代码敲一遍,加深一下印象,这样下次遇到这个转换的需求时就可以直接去用了。
行,如果你喜欢本视频,可以点赞收藏转发,我们下一讲再见。
本讲视频代码如下:
1 | # -*- coding: UTF-8 -*- |
哈喽,大家好,我是晚枫,晚枫老师的销售兼助理。
自从我开始和晚枫老师合作,我也接触了很多python小白,我发现大多数小白都需要一个很好的交流环境。
这个圈子不需要很大,最主要的是有一个核心人物在里面给小白答疑,这方面晚枫老师做得很不错。
其实做这个决定,也是被很多小白的真实困境推着走的。
我见过太多人对着教程里的一行报错代码卡一整天,在论坛里翻遍相似问题却找不到能直接套用的解法;
也见过有人跟着免费资源学到一半,突然发现知识点断层,前面的基础没打牢,后面的进阶内容根本啃不动。
免费的交流平台看似热闹,但信息太杂太散,有时候一个问题抛出去,要么石沉大海,要么等来三五个各说各话的答案,反而更让人 confusion。
而付费群的核心,就是用门槛筛出真正想踏实学 Python 的人,也让我们能把精力集中在有需要的人身上 —— 不会再被 “怎么下载 Python” 这类基础到能百度到的问题占用时间,而是能深入拆解 “爬虫时遇到反爬机制该怎么破”“数据分析模型怎么优化更高效” 这类大家真正卡壳的难题。
更重要的是,这里不只是答疑。
群里的小伙伴也都是同路人,你遇到的坑可能别人刚踩过,分享的经验比任何教程都来得实在。
说白了,就是花点小钱,买一个能少走半年弯路的学习加速器。
tag:
缺失模块。
1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录(注意不是yilia根目录)执行以下命令:
npm i hexo-generator-json-content --save
3、在根目录_config.yml里添加配置:
jsonContent: meta: false pages: false posts: title: true date: true path: true text: false raw: false content: false slug: false updated: false comments: false link: false permalink: false excerpt: false categories: false tags: true