Python:对象比字典更需要内存吗？

Question

Python 2.7.1 (r271:86832, Nov 27 2010, 18:30:46) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
# RAM usage: 2100
>>> class Test:
...     def __init__(self, i):
...             self.one = i
...             self.hundred = 100*i
...
# RAM usage: 2108
>>> list1 = [ Test(i) for i in xrange(10000) ]
# RAM usage: 4364
>>> del(list1)
# RAM usage: 2780
>>> list2 = [ {"one": i, "hundred": 100*i} for i in xrange(10000) ]
# RAM usage: 3960
>>> del(list2)
# RAM usage: 2908

为什么对象列表占用的内存是等效字典列表的两倍？我认为一个对象会更有效率，因为不需要为每个对象存储属性名称的副本。

Answer 1

如果您在 Python 中定义一个类(而不是将其编写为 C 扩展)，那么默认情况下它将使用字典来存储其所有属性。这就是为什么它不可能小于字典，以及为什么您可以为大多数 Python 对象分配任意属性。

如果您事先知道您的对象需要哪些属性，您可以使用 __slots__ 属性指定它们^{[ docs ]} 在你的课上。这使得 Python 更加高效，并且不需要为每个对象使用完整的字典。在您的情况下，您可以通过添加

__slots__ = ["one", "hundred"]

在 class Test: 下面的行中。但是，如果这足以使对象小于字典，我会感到有点惊讶； Python 的字典针对少量值的使用进行了高度优化。 (编辑:我有点惊讶，显然它确实使它们比字典更小。)