資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：我們之前提到過，基于的服務(wù)器緩存了大量字典哈希表的靜態(tài)內(nèi)容。好啦，我們最近使用一行代碼在我們的類中使用，使得每個(gè)的服務(wù)器在處理中都節(jié)省超過內(nèi)存。一般說來，這很不錯(cuò)，而且還支持完全動(dòng)態(tài)性，比如在運(yùn)行時(shí)設(shè)置任意新的屬性。
我們之前提到過，Oyster.com基于Python的web服務(wù)器緩存了大量Python字典（dicts）（哈希表（hash tables））的靜態(tài)內(nèi)容。好啦，我們最近使用一行代碼——在我們的Image類中使用__slots__，使得每個(gè)6GB的服務(wù)器在處理中都節(jié)省超過2GB內(nèi)存。
這是使用前和使用這一改變后再部署的RAM用量截圖：
我們大概分配了一百萬個(gè)下面這個(gè)類的實(shí)例：
pythonclass Image(object):
def __init__(self, id, caption, url):
self.id = id
self.caption = caption
self.url = url
self._setup()
# ... other methods ...
Python默認(rèn)使用一個(gè)字典來存儲一個(gè)對象的實(shí)例屬性。一般說來，這很不錯(cuò)，而且還支持完全動(dòng)態(tài)性，比如在運(yùn)行時(shí)設(shè)置任意新的屬性。
然而，對于一個(gè)“小類”來說，有一些在“編譯時(shí)”就已經(jīng)固定的屬性，這樣一來，字典實(shí)際上是在消耗內(nèi)存，在創(chuàng)建一百萬個(gè)這樣的類的時(shí)候，消耗更是顯而易見。你可以跟Python說不使用字典，而是僅為某些固定的屬性分配空間，可以通過在類中將__slots__設(shè)置為一個(gè)固定列表來實(shí)現(xiàn)這個(gè)效果：
pythonclass Image(object):
__slots__ = ["id", "caption", "url"]
def __init__(self, id, caption, url):
self.id = id
self.caption = caption
self.url = url
self._setup()
# ... other methods ...
需要特別說到的是，你也可以使用 collections.namedtuple，它僅限定元組空間(the space of a tuple)中的屬性能夠訪問，這與在類中使用__slots__相似。但是，在我看來，從一個(gè)命名元組（namedtuple）類中繼承令人感到怪異。并且，如果你想自定義初始化器（initializer），你還必須重寫__new__而不是用__init__。
警告：別過早優(yōu)化或者將此應(yīng)用在所有場景！這個(gè)方法并不利于代碼維護(hù)，而且在你真的有成千個(gè)實(shí)例的時(shí)候才有顯著效果。
來自：Saving 9 GB of RAM with Python’s __slots__
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摘要：概述如果程序處理的數(shù)據(jù)比較多比較復(fù)雜，那么在程序運(yùn)行的時(shí)候，會占用大量的內(nèi)存，當(dāng)內(nèi)存占用到達(dá)一定的數(shù)值，程序就有可能被操作系統(tǒng)終止，特別是在限制程序所使用的內(nèi)存大小的場景，更容易發(fā)生問題。下面我就給出幾個(gè)優(yōu)化占用內(nèi)存的幾個(gè)方法。 概述 如果程序處理的數(shù)據(jù)比較多、比較復(fù)雜，那么在程序運(yùn)行的時(shí)候，會占用大量的內(nèi)存，當(dāng)內(nèi)存占用到達(dá)一定的數(shù)值，程序就有可能被操作系統(tǒng)終止，特別是在限制程序所使用...
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