你写的 Python 代码能够更“瘦”了
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作者：intellimath | 译者：弯月 CSDN | 责编：乐乐 | 责编：乐乐
程序员小乐(ID:study_tech)第 656 次推文 图片来自网络
往日回忆：Maven最全教程，看了必懂，看了都说好！
正文
在履行程序时，假如内存中有很多活动的目标，就可能呈现内存问题，尤其是在可用内存总量有限的状况下。在本文中，咱们将评论缩小目标的办法，大幅削减 Python 所需的内存。
为了简洁起见，咱们以一个表明点的 Python 结构为例，它包括 x、y、z 坐标值，坐标值能够经过称号拜访。Dict在小型程序中，特别是在脚本中，运用 Python 自带的 dict 来表明结构信息十分简略便利：>>> ob = {'x':1, 'y':2, 'z':3}
>>> x = ob['x']
>>> ob['y'] = y因为在 Python 3.6 中 dict 的完成选用了一组有序键，因而其结构更为紧凑，更深得人心。可是，让咱们看看 dict 在内容中占用的空间巨细：>>> print(sys.getsizeof(ob))
240
如上所示，dict 占用了很多内存，尤其是假如忽然虚需求创立很多实例时：
实例数 目标巨细
1 000 000 240 Mb
10 000 000 2.40 Gb
100 000 000 24 Gb
类实例有些人期望将一切东西都封装到类中，他们更喜爱将结构界说为能够经过特点名拜访的类：class Point:
#
def __init__(self, x, y, z):
self.x = x
self.y = y
self.z = z
>>> ob = Point(1,2,3)
>>> x = ob.x
>>> ob.y = y类实例的结构很风趣：
字段 巨细（比特）
PyGC_Head 24
PyObject_HEAD 16
__weakref__ 8
__dict__ 8
算计： 56
在上表中，__weakref__ 是该列表的引证，称之为到该目标的弱引证（weak reference）；字段 __dict__ 是该类的实例字典的引证，其间包括实例特点的值（注意在 64-bit 引证平台中占用 8 字节）。从 Python 3.3 开端，一切类实例的字典的键都存储在同享空间中。这样就削减了内存中实例的巨细：>>> print(sys.getsizeof(ob), sys.getsizeof(ob.__dict__))
56 112因而，很多类实例在内存中占用的空间少于惯例字典（dict）：
实例数 巨细
1 000 000 168 Mb
10 000 000 1.68 Gb
100 000 000 16.8 Gb
不难看出，因为实例的字典很大，所以实例仍然占用了很多内存。带有 __slots__ 的类实例为了大幅下降内存中类实例的巨细，咱们能够考虑干掉 __dict__ 和__weakref__。为此，咱们能够凭借 __slots__：class Point:
__slots__ = 'x', 'y', 'z'
def __init__(self, x, y, z):
self.x = x
self.y = y
self.z = z
>>> ob = Point(1,2,3)
>>> print(sys.getsizeof(ob))
64如此一来，内存中的目标就显着变小了：
字段 巨细（比特）
PyGC_Head 24
PyObject_HEAD 16
x 8
y 8
z 8
总计： 64
在类的界说中运用了 __slots__ 今后，很多实例占有的内存就显着削减了：
实例数 巨细
1 000 000 64 Mb
10 000 000 640 Mb
100 000 000 6.4 Gb
现在，这是下降类实例占用内存的首要办法。这种办法削减内存的原理为：在内存中，目标的标题后边存储的是目标的引证（即特点值），拜访这些特点值能够运用类字典中的特别描述符：>>> pprint(Point.__dict__)
mappingproxy(
....................................
'x':
'y':
'z':
还有一个包 attrs（https://pypi.org/project/attrs），不管运用或不运用 __slots__ 都能够运用这个包主动创立类。元组Python 还有一个自带的元组（tuple）类型，代表不行修正的数据结构。元组是固定的结构或记载，但它不包括字段称号。你能够运用字段索引拜访元组的字段。在创立元组实例时，元组的字段会一次性相关到值目标：>>> ob = (1,2,3)
>>> x = ob[0]
>>> ob[1] = y # ERROR元组实例十分紧凑：>>> print(sys.getsizeof(ob))
72因为内存中的元组还包括字段数，因而需求占有内存的 8 个字节，多于带有 __slots__ 的类：你写的 Python 代码能够更“瘦”了
字段 巨细（字节）
PyGC_Head 24
PyObject_HEAD 16
ob_size 8
[0] 8
[1] 8
[2] 8
总计： 72
命名元组因为元组的运用十分广泛，所以终有一天你需求经过称号拜访元组。为了满意这种需求，你能够运用模块 collections.namedtuple。namedtuple 函数能够主动生成这品种：>>> Point = namedtuple('Point', ('x', 'y', 'z'))
如上代码创立了元组的子类，其你写的 Python 代码能够更“瘦”了间还界说了经过称号拜访字段的描述符。关于上述示例，拜访办法如下： class Point(tuple):
#
@property
def _get_x(self):
return self[0]
@property
def _get_y(self):
return self[1]
@property
def _get_z(self):
return self[2]
#
def __new__(cls, x, y, z):
return tuple.__new__(cls, (x, y, z))
这品种一切的实例所占用的内存与元组完全相同。但很多的实例占用的内存也会稍稍多一些：
实例数 巨细
1 000 000 72 Mb
10 000 000 720 Mb
100 000 000 7.2 Gb
记载类：不带循环 GC 的可改变命名元组因为元组及其相应的命名元组类能够生成不行修正的目标，因而相似于 ob.x 的目标值不能再被赋予其他值，所以有时还需求可修正的命名元组。因为 Python 没有相当于元组且支撑赋值的内置类型，因而人们想了许多办法。在这里咱们评论一下记载类（recordclass，https://pypi.org/project/recordclass），它在 StackoverFlow 上广受好评（https://stackoverflow.com/questions/29290359/existence-of-mutable-named-tuple-in）。此外，它还能够将目标占用的内存量削减到与元组目标差不多的水平。recordclass 包引入了类型 recordclass.mutabletuple，它简直等价于元组，但它支撑赋值。它会创立简直与 namedtuple 完全一致的子类，但支撑给特点赋新值（而不需求创立新的实例）。recordclass 函数与 namedtuple 函数相似，能够主动创立这些类： >>> Point = recordclass('Point', ('x', 'y', 'z'))
>>> ob = Point(1, 2, 3)类实例的结构也相似于 tuple，但没有 PyGC_Head：
字段 巨细（字节）
PyObject_HEAD 16
ob_size 8
x 8
y 8
z 8
总计： 48
在默许状况下，recordclass 函数会创立一个类，该类不参加废物收回机制。一般来说，namedtuple 和 recordclass 都能够生成表明记载或简略数据结构（即非递归结构）的类。在 Python 中正确运用这二者不会形成循环引证。因而，recordclass 生成的类实例默许状况下不包括 PyGC_Head 片段（这个片段是支撑循环废物收回机制的必需字段，或许更精确地说，在创立类的 PyTypeObject 结构中，flags 字段默许状况下不会设置 Py_TPFLAGS_HAVE_GC 标志）。很多实例占用的内存量要小于带有 __slots__ 的类实例：
实例数 巨细
1 000 000 48 Mb
10 000 000 480 Mb
100 000 000 4.8 Gb
dataobjectrecordclass 库提出的另一个解决计划的根本主意为：内存结构选用与带 __slots__ 的类实例相同的结构，但不参加循环废物收回机制。这品种能够经过 recordclass.make_dataclass 函数生成：>>> Point = make_dataclass('Point', ('x', 'y', 'z'))
这种办法创立的类默许会生成可修正的实例。另一种办法是从 recordclass.dataobject 承继：class Point(dataobject):
x:int
y:int
z:int这种办法创立的类实例不会参加循环废物收回机制。内存中实例的结构与带有 __slots__ 的类相同，但没有 PyGC_Head：
字段 巨细（字节）
PyObject_HEAD 16
ob_size 8
x 8
y 8
z 8
总计： 48
>>> ob = Point(1,2,3)
>>> print(sys.getsizeof(ob))
40假如想拜访字段，则需求运用特别的描述符来表明从目标最初算起的偏移量，其方位坐落类字典你写的 Python 代码能够更“瘦”了内：mappingproxy({'__new__':
.......................................
'x':
'y':
'z':
实例数 巨细
1 000 000 40 Mb
10 000 000 400 Mb
100 000 000 4.0 Gb
Cython还有一个根据 Cython（https://cython.org/）的计划。该计划的长处是字段能够运用 C 言语的原子类型。拜访字段的描述符能够经过纯 Python 创立。例如：cdef class Python:
cdef public int x, y, z
def __init__(self, x, y, z):
self.x = x
self.y = y
self.z = z本例中实例占用的内存更小：>>> ob = Point(1,2,3)
>>> print(sys.getsizeof(ob))
32
内存结构如下：
字段 巨细（字节）
PyObject_HEAD 16
x 4
y 4
z 4
nycto 4
总计： 32
很多副本所占用的内存量也很小：
实例数 巨细
1 000 000 32 Mb
10 000 000 320 M汤镇宗b
100 000 000 3.2 Gb
可是，需求记住在从 Python 代码拜访时，每次拜访都会引发 int 类型和 Python 目标之间的转化。
Numpy运用具有很多数据的多维数组或记载数组会占用很多内存。可是，为了有效地运用纯 Python 处理数据，你应该运用 Numpy 包供给的函数。>>> Point = numpy.dtype(('x', numpy.int32), ('y', numpy.int32), ('z', numpy.int32)])
一个具有 N 个元素、初始化成零的数组能够经过下面的函数创立： >>> points = numpy.zeros(N, dtype=Point)
内存占用是最小的：
实例数 巨细
1 000 000 12 Mb
10 000 000 120 Mb
100 000 000 1.2 Gb
一般状况下，拜访数组元素和行会引发 Python 目标与 C 言语 int 值之间的转化。假如从生成的数组中获取一行成果，其间包括一个元素，其内存就没那么紧凑了： >>> sys.getsizeof(points[0])
68因而，如上所述，在 Python 代码中需求运用 numpy 包供给的函数来处理数组。总结在本文中，咱们经过一个简略明了的比如，求证了 Python 言语（CPython）社区的开发人员和用户能够真实削减目标占用的内存量。链接：habr.com/en/post/458518
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