深入解析 Python `__slots__`：内存优化与性能提升的利器

引言

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。

一、 __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：

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class MyClass:
    __slots__ = ('attr1', 'attr2', 'attr3')
    # ... 类的其他定义 ...

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。

二、 默认行为 vs. __slots__ 行为

1. 默认行为：基于 __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。

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class RegularUser:
    def __init__(self, name, user_id):
        self.name = name
        self.user_id = user_id

user1 = RegularUser('Alice', 1)
user1.email = 'alice@example.com' # 动态添加新属性，完全合法
print(user1.__dict__)
# 输出: {'name': 'Alice', 'user_id': 1, 'email': 'alice@example.com'}

优点：极高的灵活性。
缺点：

  • 内存开销大：字典本身就需要占用不小的内存，尤其是当实例属性很少时，字典的开销占比会很高。
  • 访问速度慢：属性访问需要在哈希表（字典）中进行查找，虽然平均时间复杂度是 O(1)，但比直接访问固定偏移量的内存要慢。

2. __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。

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class SlotsUser:
    __slots__ = ('name', 'user_id') # 显式声明允许的属性

    def __init__(self, name, user_id):
        self.name = name
        self.user_id = user_id

user2 = SlotsUser('Bob', 2)
print(user2.name) # 正常工作
# user2.email = 'bob@example.com' # AttributeError: 'SlotsUser' object has no attribute 'email'
# print(user2.__dict__) # AttributeError: 'SlotsUser' object has no attribute '__dict__'

优点：

  • 内存占用小：实例不再需要维护一个字典，内存布局是固定的，极大减少了内存消耗。
  • 属性访问更快：属性访问被转换为对那个固定数组的索引操作，速度更快。
  • *缺点**：
  • 失去灵活性：无法动态添加未在 __slots__ 中声明的属性。
  • **某些工具依赖 __dict__**：一些序列化或调试工具可能依赖于 __dict__ 的存在。

三、 内存节省背后的原理

内存节省主要来自两个方面：

  1. 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。

  2. 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。

量化内存节省

让我们用一个简单的例子来量化这种节省：

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import sys

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

class PointSlots:
    __slots__ = ('x', 'y')
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

# 创建实例
p_reg = PointRegular(1, 2)
p_slot = PointSlots(1, 2)

print(f"Regular instance size: {sys.getsizeof(p_reg)} bytes")
print(f"Slots instance size: {sys.getsizeof(p_slot)} bytes")

输出可能会类似于（具体数字因Python版本和系统而异）：

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Regular instance size: 56 bytes
Slots instance size: 48 bytes

单个实例节省了 8 字节。看起来不多？让我们放大规模：

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# 创建一百万个实例，估算总内存消耗
num_instances = 1_000_000
mem_regular = sys.getsizeof(p_reg) * num_instances
mem_slots = sys.getsizeof(p_slot) * num_instances

print(f"Estimated memory for 1,000,000 Regular instances: {mem_regular / 1024**2:.2f} MB")
print(f"Estimated memory for 1,000,000 Slots instances: {mem_slots / 1024**2:.2f} MB")
print(f"Memory saved: {(mem_regular - mem_slots) / 1024**2:.2f} MB")

输出可能类似于：

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Estimated memory for 1,000,000 Regular instances: 53.41 MB
Estimated memory for 1,000,000 Slots instances: 45.78 MB
Memory saved: 7.63 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。

四、 如何使用 __slots__

1. 基础用法

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class Vector2D:
    __slots__ = ('_x', '_y') # 通常使用元组或列表

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

    @property
    def x(self):
        return self._x

    @property
    def y(self):
        return self._y

    def __repr__(self):
        return f"Vector2D({self.x}, {self.y})"

2. 继承中的使用

使用 __slots__ 时，继承链需要小心处理。

  • **如果父类没有 __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。
  • 如果父类有 __slots__**：子类也需要定义自己的 __slots__，它应该包含**父类的 __slots__。
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class Base:
    __slots__ = ('base_attr',)

class Derived(Base):
    __slots__ = ('derived_attr',) # 不需要重复 base_attr

    def __init__(self):
        self.base_attr = "Base"
        self.derived_attr = "Derived"

d = Derived()

3. 支持弱引用

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。

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class WeakRefableSlots:
    __slots__ = ('data', '__weakref__')
    def __init__(self, data):
        self.data = data

五、 性能测试：内存与速度

除了内存，__slots__ 还能提升属性访问速度。

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import timeit

class TestRegular:
    def __init__(self, x):
        self.x = x

class TestSlots:
    __slots__ = ('x',)
    def __init__(self, x):
        self.x = x

# 创建实例
reg_obj = TestRegular(5)
slot_obj = TestSlots(5)

# 测试属性访问速度
def get_attribute_reg():
    return reg_obj.x

def get_attribute_slot():
    return slot_obj.x

time_reg = timeit.timeit(get_attribute_reg, number=10_000_000)
time_slot = timeit.timeit(get_attribute_slot, number=10_000_000)

print(f"Regular attribute access (10M times): {time_reg:.3f} seconds")
print(f"Slots attribute access (10M times): {time_slot:.3f} seconds")
print(f"Speedup: {time_reg / time_slot:.2f}x")

输出可能显示 __slots__ 的属性访问有 20%-40% 的速度提升。

六、 适用场景与注意事项

何时使用 __slots__？

  1. 内存敏感的应用：当你需要创建大量（数万、数百万）实例时，它是必须考虑的优化手段。
  2. 属性固定的对象：例如数据结构（树节点、链表节点、几何图形）、配置项、数据传输对象（DTO）、ORM 中的模型实例（虽然ORM框架通常会自己处理）。
  3. 需要极致性能的场景：在紧密循环中频繁访问属性的代码。

注意事项与陷阱

  1. 不能动态添加属性：这是最大的限制。确保你的类在设计阶段就能确定所有需要的属性。
  2. 与部分库和工具的兼容性：一些序列化库（如 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。
  3. 继承链的复杂性：如前所述，在复杂的继承关系中需要小心管理 __slots__。
  4. 不要滥用：如果你的类只会创建几个实例，或者确实需要动态属性，那么使用 __slots__ 是自找麻烦。“明确优于隐晦”，只在真正需要时使用。

结论

__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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PDF转Word

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：

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# -*- coding: UTF-8 -*-
'''
@作者  ：晚枫师兄
@微信     ：wfdev7
@代码日期    ：2025/8/15
'''
# pip install python-office
# pip install python-office -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


import office

office.pdf.pdf2docx(input_file=r"C:\Users\Administrator\Desktop\30讲python自动化办公\01-PDF转Word",
                    output_path=r"C:\Users\Administrator\Desktop\30讲python自动化办公\01-PDF转Word")

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python读者付费交流群

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。

01为什么要建立这个付费读者交流群？

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。

02进群对你有什么好处？

  • 群里都是认真学习python并且乐意分享的同学，有问题可以交流。
  • 群里会同步分享一些有趣的IT信息差，让你能在学习python的过程中了解到该行业的一些信息。
  • 群里有很多默默潜水的编程大佬，他们会不定时出来冒泡解决一些具有讨论度的问题。
  • 群体可以提供python学习环境，包括学习资料，交流讨论自己遇到的难题，就业建议等。

03为什么要收费？

  • 首先第一点，运营社群需要花精力，收个小小的门槛费能让我们运营社群的时候心里不那么平衡，毕竟谁喜欢被白嫖呢，对吧。
  • 第二点，有人的地方不一定有江湖，但肯定有广告，而且还可能是骗子，还可能是团伙。所以，收个门槛费能筛选掉很多不相关的人。
  • 第三点，我们建立社群的目的不止是给小白答疑，我们还希望从中挖掘出有天赋的人才，未来争取能一起合作，而先在线上认识，再到线下相聚，是个很不错的方法。

04欢迎哪些同学进群？

  • 愿意身体力行学python。不行动，然并卵。
  • 喜欢分享和探索。群资源有限，宁缺毋滥，希望你不要做个潜水党。
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编程博主，全网粉丝30w+，开源项目：python-office，我的微信：wfdev7