字典与对象-哪个更有效，为什么？

字典与对象-哪个更有效，为什么？

您是否尝试过使用

__slots__

？

从文档中：

默认情况下，新旧类的实例都具有用于存储属性的字典。这浪费了具有很少实例变量的对象的空间。创建大量实例时，空间消耗会变得非常大。

可以通过

__slots__

在新式类定义中进行定义来覆盖默认值。该

__slots__

声明采用一系列实例变量，并在每个实例中仅保留足够的空间来容纳每个变量的值。因为

__dict__

未为每个实例创建空间，所以节省了空间。

那么，这样既节省时间又节省内存吗？

比较计算机上的三种方法：

test_slots.py：

class Obj(object):  __slots__ = ('i', 'l')  def __init__(self, i):    self.i = i    self.l = []all = {}for i in range(1000000):  all[i] = Obj(i)

test_obj.py：

class Obj(object):  def __init__(self, i):    self.i = i    self.l = []all = {}for i in range(1000000):  all[i] = Obj(i)

test_dict.py：

all = {}for i in range(1000000):  o = {}  o['i'] = i  o['l'] = []  all[i] = o

test_namedtuple.py（在2.6中受支持）：

import collectionsObj = collections.namedtuple('Obj', 'i l')all = {}for i in range(1000000):  all[i] = Obj(i, [])

运行基准测试（使用CPython 2.5）：

$ lshw | grep product | head -n 1          product: Intel(R) Pentium(R) M processor 1.60GHz$ python --versionPython 2.5$ time python test_obj.py && time python test_dict.py && time python test_slots.pyreal    0m27.398s (using 'normal' object)real    0m16.747s (using __dict__)real    0m11.777s (using __slots__)

使用CPython 2.6.2，包括命名的元组测试：

$ python --versionPython 2.6.2$ time python test_obj.py && time python test_dict.py && time python test_slots.py && time python test_namedtuple.pyreal    0m27.197s (using 'normal' object)real    0m17.657s (using __dict__)real    0m12.249s (using __slots__)real    0m12.262s (using namedtuple)

因此，是的（不是很意外），使用

__slots__

是一种性能优化。使用命名元组的性能与相似

__slots__

。