資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：我們之前提到過，基于的服務器緩存了大量字典哈希表的靜態內容。好啦，我們最近使用一行代碼在我們的類中使用，使得每個的服務器在處理中都節省超過內存。一般說來，這很不錯，而且還支持完全動態性，比如在運行時設置任意新的屬性。
我們之前提到過，Oyster.com基于Python的web服務器緩存了大量Python字典（dicts）（哈希表（hash tables））的靜態內容。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6GB的服務器在處理中都節省超過2GB內存。
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下面這個類的實例：
pythonclass Image(object):
def __init__(self, id, caption, url):
self.id = id
self.caption = caption
self.url = url
self._setup()
# ... other methods ...
Python默認使用一個字典來存儲一個對象的實例屬性。一般說來，這很不錯，而且還支持完全動態性，比如在運行時設置任意新的屬性。
然而，對于一個“小類”來說，有一些在“編譯時”就已經固定的屬性，這樣一來，字典實際上是在消耗內存，在創建一百萬個這樣的類的時候，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__設置為一個固定列表來實現這個效果：
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：別過早優化或者將此應用在所有場景！這個方法并不利于代碼維護，而且在你真的有成千個實例的時候才有顯著效果。
來自：Saving 9 GB of RAM with Python’s __slots__
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