我们曾经提到,Oyster.com的Python web服务器怎样利用一个巨大的Python dicts(hash table),缓存大量的静态资源。我们最近在Image类中,用仅仅一行slots代码,让每个6G内存占用的服务进程(共4个),省出超过2G来。
这是其中一个服务器在部署代码前后的截图:
我们alloc了大约一百万个类似如下class的实例:
class Image(object):
def init(self, id, caption, url):
self.id = id
self.caption = caption
self.url = url
self._setup()
# ... other methods ...
默认情况下,Python用一个dict来存储对象实例的属性。这在一般情况下还不错,而且非常灵活,乃至你在运行时可以随意设置新的属性。
但是,对一些在"编译"前就知道该有几个固定属性的小class来说,这个dict就有点浪费内存了。而当你把这个小浪费乘上一百万,那可就大不同了。在Python中,你可以在class中设置slots,它是一个包含这些固定的属性名的list。这样Python就不会再使用dict,而且只分配这些属性的空间。
class Image(object):
slots = ['id', 'caption', 'url']
def __init__(self, id, caption, url):
self.id = id
self.caption = caption
self.url = url
self._setup()
# ... other methods ...
你还可以用collections.namedtuple,它允许访问参数,但只占用一个tuple的空间。这跟slots类似。不过我总觉得继承一个namedtuple类很奇怪。另外,如果你需要自定义初始化,你应该重载new而不是init。
警告:不要贸然进行这个优化,把它用在所有地方。这种做法不利于代码维护,而且只有当你有数以千计的实例的时候才会有明显效果。
译注:作者在评论中关于"不利于代码维护"的说法:
webreac:我觉得slots关键字不只是速度优化(注:这里应该是内存优化),也是类字段名的一个可靠"文档"。这有利于代码维护。为什么你觉得它不好?
Ben Hoyt(作者):有趣的说法――我不确定应不应该把slots作为文档。不过的确是不错的注意。我之前这么说的原因是,你需要对字段名"定义"两次(不够DRY)。namedtuple也类似。
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