Python 如何用 __slots__ 优化对象数量

__slots__ 通过禁用 __dict__ 并用固定结构存储属性，将每个实例内存从约240字节降至仅指针大小（如16字节），显著降低大量对象的总体内存占用。

用 __slots__ 优化对象数量，核心是减少单个实例的内存占用，从而在创建大量对象时显著降低整体内存消耗。它不提升单次操作速度，但能让成千上万个实例更轻量、更紧凑。

为什么 __slots__ 能节省内存

默认情况下，python 对象通过 __dict__ 存储实例属性，这是一个动态字典，灵活但开销大（约 240 字节起步）。启用 __slots__ 后，Python 不再为每个实例创建 __dict__，而是将属性名预先声明为固定字段，底层用紧凑的 C 结构体存储——每个属性只占一个指针大小（通常 8 字节），且无哈希表管理成本。

• 没有 __dict__ 和 __weakref__（除非显式加入）
• 属性访问仍为 O(1)，且略快于字典查找
• 类定义时即锁定属性名，运行时无法新增属性（如 obj.x = 1 会报错）

怎么正确使用 __slots__

在类定义中添加 __slots__ 类变量，值为字符串元组，列出所有允许的实例属性名：

class Point:     __slots__ = ('x', 'y') 
def __init__(self, x, y):     self.x = x     self.y = y
注意几点：
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父类用了 __slots__，子类也必须声明，否则子类会重新启用 __dict__，失去优化效果 
若需支持弱引用，显式把 '__weakref__' 加入 __slots__ 
不能直接赋值给 __slots__（比如在 __init__ 中），它必须是类级常量
类属性、方法、类变量不受影响，照常工作

什么时候该用 __slots__ 
适合高频创建、生命周期短、结构固定的轻量对象场景：

数据容器类：如坐标点、RGB 值、csv 行解析结果
ORM 模型中的实体（尤其批量查询返回数千条记录时）
游戏或仿真中成千上万个粒子、节点、状态对象

不适合需要动态增删属性、频繁 monkey patch、或依赖 __dict__ 的框架（如某些序列化库、调试工具）。
验证内存节省效果
可以用 sys.getsizeof() 粗略对比（注意：它不包含所引用对象的内存，仅实例本身）：
from sys import getsizeof 
class RegularPoint: def init(self, x, y): self.x = x self.y = y
class SlottedPoint: slots = ('x', 'y') def init(self, x, y): self.x = x self.y = y
p1 = RegularPoint(1, 2) p2 = SlottedPoint(1, 2)
print(getsizeof(p1))  # 通常 32–48 字节（含 dict） print(getsizeof(p2))  # 通常 16–32 字节（仅两个指针 + 对象头）
创建 10 万个实例时，内存差可能达数 MB —— 在内存敏感服务中很可观。