python - 为什么使用 __slots__ 会减慢这段代码的速度？

Question

我读入了Usage of __slots__?在 Python 中使用 __slots__ 实际上可以节省时间。但是，当我尝试使用 datetime 查找所花费的时间时，结果却相反。

import datetime as t

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

t1 = t.datetime.now()
a = A(1,2)
t2 = t.datetime.now()
print(t2-t1)

... 给出输出:0:00:00.000011并使用插槽:

import datetime as t

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

t1 = t.datetime.now()
a = A(1,2)
t2 = t.datetime.now()
print(t2-t1)

... 给出输出:0:00:00.000021

使用插槽实际上花费了更长的时间。为什么我们需要使用 __slots__ 呢？

Answer 1

__slots__ 可以节省时间(取决于 Python 版本)，但这通常不是您使用它的目的。它真正节省的是内存。不是为每个实例都使用相当大的 __dict__，而是将属性直接存储在支持对象的 C 结构中，类本身存储从名称到结构偏移量的查找表的单个副本每个属性。即使在具有 key 共享指令的现代 Py3 x64 上，它仍然是 96 字节用于 key 共享 __dict__ 其中类具有单个实例属性，在对象结构本身的 56 字节之上。

通过使用 __slots__，您消除了指向 __dict__ 和 __weakref__ 属性的指针的 16 个字节，并消除了 __dict__ 完全。

在 Py 3.5 上的比较:

>>> class Foo:
...    def __init__(self, x): self.x = x
...
>>> sys.getsizeof(Foo(1)) + sys.getsizeof(Foo(1).__dict__)
152
>>> class Foo:
...    __slots__ = 'x',
...    def __init__(self, x): self.x = x
...
>>> sys.getsizeof(Foo(1))  # With __slots__, doesn't have __dict__ at all
48

每个实例节省了 100 多个字节；在 Py2(没有 key 共享字典)上节省更多。

所以并不是说 __slots__ 通常更快(它通常非常相似)，但是如果您要创建数百万个实例，则每个实例节省 100+ B 可能有助于您将代码保存在缓存中，在 RAM 等中，而不是用完内存并调出一半数据进行交换。

正如其他答案所指出的那样，您实际上从未访问过您的属性，因此您根本没有对插槽访问进行基准测试，这就是为什么您看不到任何区别的原因。使用 ipython3 %%timeit 魔法，我发现重复加载给定实例的 x 属性时，它的速度大约快 15%(33.5 ns 有 __slots__ vs. 39.2 ns 没有)，但这只在微基准测试中很明显；它在实际代码中很少重要(实际工作不仅仅是属性查找)。在重要的时候，将内存使用量减少 2-3 倍是一个更大的收获。