了解Python中的槽点
为类创建对象需要内存，而存储的属性是以字典的形式存在的。如果我们需要分配数以千计的对象，这将需要大量的内存和索引时间。
槽或__slots__ ，提供了一个独特的机制来减少对象的大小和更快的索引。本文将讨论插槽常量变量在Python中如何工作，以及它比使用字典有什么好处。
了解Python中的槽
Slots是一个对对象进行内存优化的概念，将改善我们的Python代码运行时间。例如，当我们从一个类中创建一个自定义对象时，存储在字典中的对象的属性被称为__dict__ 。
此外，它允许我们在创建对象后动态地创建新的属性。
如果没有槽，我们的对象就会像下面的片段一样。
示例代码：
class sample_class(object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
self.key = 'foo'
self.value = 'bar'
if __name__ == "__main__":
sample_object = sample_class()
print(sample_object.__dict__)
输出：
{'key': 'foo', 'value': 'bar'}
在 Python 中，每个对象都有一个动态字典，支持添加属性。我们将为每个实例对象有一个字典实例，占用了额外的空间，浪费了大量的 RAM。
在Python中创建一个对象时，没有默认的功能来分配一组内存来存储其所有的特性。
利用__slots__ ，为设定的属性分配空间，可以减少空间的浪费，加快程序的速度。
示例代码：
class sample_class(object):
__slots__ = ['key','value']
def __init__(self, *args, **kwargs):
self.key = 'foo'
self.value = 'bar'
if __name__ == "__main__":
sample_object = sample_class()
print(sample_object.__slots__)
输出：
['key','value']
注意，当调用__slots__ 变量时，我们只访问键来映射字典中的每个值。尽管 Python 的 dictionary 非常直观，但如果我们试图同时创建数千或数百万的项目，可能会出现问题。
- 字典需要内存。数以百万计的对象会吞噬掉 RAM 的使用。
- 事实上，Dictionary 是一个哈希图。
所以，对于一些属性来说，字典和槽的运行时间差异可能并不明显，但随着数据越来越大，我们会很高兴使用槽。在访问属性时，我们大约可以节省10%的运行时间。
示例代码：
import timeit
class sample_class(object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
self.key = 'foo'
self.value = 'bar'
class sample_class_slots(object):
__slots__ = ['key','value']
def __init__(self, *args, **kwargs):
self.key = 'foo'
self.value = 'bar'
if __name__ == "__main__":
time = timeit.timeit('t.key', 'from __main__ import sample_class; t=sample_class()')
time_slots = timeit.timeit('t.key', 'from __main__ import sample_class_slots; t=sample_class_slots()')
print("Time without Slots: ", time)
print("Time with Slots: ", time_slots)
输出：
Time without Slots: 0.0202741
Time with Slots: 0.0200698
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