程序执行过程中,如果RAM中有大量的对象在运行,就可能会出现内存问题,特别是在对可用内存总量有限的情况下。

下面是一些减少字典对象内存大小的方法,这些方法可以显著减少对象所需的RAM大小。

字典

在Python里用字典来表示结构信息是非常方便的:

>>> ob = {'x':1, 'y':2, 'z':3}
>>> x = ob['x']
>>> ob['y'] = y

但我们来看看它的内存消耗:

>>> print(sys.getsizeof(ob))
240

这个数额看起来好像挺小,但是当你想要创造许多这样的变量时就积小成多了:

对象数目内存大小
1 000 000240 Mb
10 000 0002.40 Gb
100 000 00024 Gb

解决方案

用类实例来代替字典:

class Point:
    def __init__(self, x, y, z):
        self.x = x
        self.y = y
        self.z = z

>>> ob = Point(1,2,3)
>>> x = ob.x
>>> ob.y = y

类实例各个部分的内存大小:

FieldSize (bytes)
PyGC_Head24
PyObject_HEAD16
__weakref__8
__dict__8
TOTAL:56

如果你不是很了解类和实例,可以看廖雪峰的这篇文章。这里的__weakref__是对这个对象的弱引用列表的引用,而__dict__是对类实例字典的引用,它包含实例属性的值。从Python 3.3开始, 类的所有实例用共享空间存储字典的keys. 这减少了内存中实例的大小:

>>> print(sys.getsizeof(ob), sys.getsizeof(ob.__dict__)) 
56 112

56+112=168 < 240. 因此,大量的类实例占用的内存比普通字典(dict)要少:

实例数目大小
1 000 000168 Mb
10 000 0001.68 Gb
100 000 00016.8 Gb

字典占实例大小的百分比为112/168=67%, 我们还是可以看出,实例中字典的大小严重影响了RAM中实例的大小。

带__slots__的类实例

通过消除__dict__和weakref__,可以显著减少RAM中的类实例的大小。用__slots__是有可能做到的:

class Point:
    __slots__ = 'x', 'y', 'z'

    def __init__(self, x, y, z):
        self.x = x
        self.y = y
        self.z = z

>>> ob = Point(1,2,3)
>>> print(sys.getsizeof(ob))
64

RAM中的对象明显变小:

FieldSize (bytes)
PyGC_Head24
PyObject_HEAD16
x8
y8
z8
TOTAL:64

今日重点:在类定义中使用__slots__会显著减少大量实例的内存占用

实例数目大小
1 000 00064 Mb
10 000 000640 Mb
100 000 0006.4 Gb

目前,这是大幅度减少RAM中类实例的内存占用的主要方法。相比于单纯用字典,减少了(240-64)/240=73%的内存占用。

文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的Python 教程,请持续关注Python实用宝典,如果对你有帮助,麻烦在下面点一个赞/在看哦有任何问题都可以在下方留言区留言,我们会耐心解答的!

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