为什么有"slots"属性?

默认情况下，python对象队象的每个实例(instance)都会有一个字典来存储该实例的属性，这样做的好处在于运行时期每个对象可以任意设置新的属性。而相对应的坏处是，当创建成百上千个这样的实例的时候回很浪费内存。所以引入__slots__，用来指定实例只拥有固定的属性，因此python会给每个实例对象分配固定的内存空间，从而减少内存消耗。而且使用__slots__可以加快属性的访问。

用法

__slots__可以被设置成属性名称的字符串，可遍历的对象或者序列。

之前在看odoo源码缓存相关的内容时，看到过下面这个例子：

class ormcache_counter(object):

    """ Statistic counters for cache entries. """

    __slots__ = ['hit', 'miss', 'err']

    def __init__(self):

        self.hit = 0

        self.miss = 0

        self.err = 0

    @property

    def ratio(self):

        return 100.0 * self.hit / (self.hit + self.miss or 1)

这里创建了一个用来记录每个方法缓存情况的对象，因为对于需要每个缓存的方法，都会创建一个该实例来记录缓存的状况(比如缓存用到或没用的次数等)，所以为了节省内存加快访问速度这里指定了该对象拥有的三个属性。

测试

访问速度测试

timeit是python一个用来简单测试运行时间的模块，详细可参见官方文档。

# In Python2.7

# test1.py

import timeit

class Foo(object): __slots__ = 'foo',

class Bar(object): pass

slotted = Foo()

not_slotted = Bar()

def get_set_delete_fn(obj):

    def get_set_delete():

        obj.foo = 'foo'

        obj.foo

        del obj.foo

    return get_set_delete

# In REPL

>>> from test1 import *

>>> min(timeit.repeat(get_set_delete_fn(not_slotted)))

min(timeit.repeat(get_set_delete_fn(not_slotted)))

0.24305510520935059

>>> min(timeit.repeat(get_set_delete_fn(slotted)))

min(timeit.repeat(get_set_delete_fn(slotted)))

0.21287798881530762

可以看见，使用__slots__的对象有更快的访问速度，虽然在python2.7中差别没有在python3中那么明显

内存占用参考

关于内存占用情况的测试我还没测，但可以参考 *上的测试，我这里机(无)智(耻)地取个结果：

# 单位 bytes

attrs  __slots__    no slots declared + __dict__

none       16        64 (+ 280 if __dict__ referenced)

one        56        64 + 280

two        64        64 + 280

six        96        64 + 1048

22        224        64 + 3352

可以明显看到内存占用减少的情况。

注意事项

__dict__可以理解成类里面存储属性的字典，

1. 当一个类A继承自一个没有定义__slots__的类B时，A是有__dict__属性，这是再定义__slots__属性没有意义， 不能达到限制内存的作用
2. 当尝试给一个定义了__slots__的类，而没有定义__dict__的类设置不在__slots__指定的那些属性时，会导致一个AttributeError
   
   其它注意请参照文档