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本文為 AI 研習社編譯的技術博客，原標題 ：
Python: How To Reduce Memory Consumption By Half By Adding Just One Line Of Code?
作者 | Alex Maison
翻譯 | 鄧普斯?杰弗
校對 | 醬番梨 整理 | 菠蘿妹
原文鏈接：https://medium.com/@alexmaisiura/python-how-to-reduce-memory-consumption-by-half-by-adding-just-one-line-of-code-56be6443d524
我想與大家分享一些我和我的團隊在一個項目中經歷的一些問題。在這個項目中，我們必須要存儲和處理一個相當大的動態列表。測試人員在測試過程中，抱怨內存不足。下面介紹一個簡單的方法，通過添加一行代碼來解決這個問題。
下面我來解釋一下，它是如何運行的。
首先，我們考慮一個簡單的"learning"例子，創建一個Dataltem 類，該類是一個人的個人信息，例如姓名，年齡，地址等。
class DataItem(object):
def __init__(self, name, age, address):
self.name = name
self.age = age
self.address = address
首先，讓我們試著解決一下：
d1 = DataItem("Alex", 42, "-")
print ("sys.getsizeof(d1):", sys.getsizeof(d1))
我們得到的答案是56bytes，這似乎占用了很少的內存，相當滿意嘍。那么，我們在嘗試另一個包含更多數據的對象例子：
d2 = DataItem("Boris", 24, "In the middle of nowhere")
print ("sys.getsizeof(d2):", sys.getsizeof(d2))
答案仍然是56bytes，此刻，似乎我們意識到哪里有些不對？并不是所有的事情都第一眼所見那樣。
直覺不會讓我們失望，一切都不是那么簡單。Python是一種具有動態類型的非常靈活的語言，對于它的工作，它存儲了大量的附加數據。它們本身占據了很多。
例如，sys.getsizeof("")返回33bytes，是的一個多達33個字節的空行！并且sys.getsizeof(1)返回24bytes，一個整個數字占用24個bytes(我想咨詢C語言程序員，遠離屏幕，不想在進一步閱讀，以免對美觀失去信心)。對于更復雜的元素，如字典，sys.getsizeof(.())返回272字節，這是針對空字典的，我不會再繼續了，我希望原理是明確的，并且RAM的制造商需要出售他們的芯片。
但是，我們回到我們的DataItem類和最初的初學者的疑惑。
首先，我們一小寫的形式將這個類的完整內容輸出：
def dump(obj):
for attr in dir(obj):
print(" obj.%s = %r" % (attr, getattr(obj, attr)))
這個函數將顯示隱藏的“幕后”使所有Python函數（類型、繼承和其他內容）都能夠正常工作的內容。
結果令人印象深刻：
下邊有一個函數可以通過遞歸的方式，調用getsizeof函數，計算對象實際數據量。
def get_size(obj, seen=None):
# From
# Recursively finds size of objects
size = sys.getsizeof(obj)
if seen is None:
seen = set()
obj_id = id(obj)
if obj_id in seen:
return 0
# Important mark as seen *before* entering recursion to gracefully handle
# self-referential objects
seen.add(obj_id)
if isinstance(obj, dict):
size += sum([get_size(v, seen) for v in obj.values()])
size += sum([get_size(k, seen) for k in obj.keys()])
elif hasattr(obj, '__dict__'):
size += get_size(obj.__dict__, seen)
elif hasattr(obj, '__iter__') and not isinstance(obj, (str, bytes, bytearray)):
size += sum([get_size(i, seen) for i in obj])
return size
讓我們試一試：
d1 = DataItem("Alex", 42, "-")
print ("get_size(d1):", get_size(d1))
d2 = DataItem("Boris", 24, "In the middle of nowhere")
print ("get_size(d2):", get_size(d2))
我們獲得的答案分別為460bytes和484bytes，這結果似乎是真實的。
使用這個函數，你可以進行一系列的實驗。例如，我想知道如果DataItem結構放在列表中，數據將占用多少空間。get_size ([d1])函數返回532bytes,顯然，這與上面說的460+的開銷相同。但是get_size ([d1, d2])返回863bytes,小于以上的460 + 484。get_size ([d1, d2, d1])的結果更有趣——我們得到了871字節，只是稍微多一點，也就是說Python足夠聰明，不會再次為同一個對象分配內存。
現在，我們來看一看問題的第二部分。
是的,可以的。Python是一個解釋器，我們可以在任何時候擴展我們的類，例如，添加一個新的字段:
d1 = DataItem("Alex", 42, "-")
print ("get_size(d1):", get_size(d1))
d1.weight = 66
print ("get_size(d1):", get_size(d1))
非常好，但是如果我們不需要這個功能呢？我們能強制解釋器來指定類的列表對象使用__slots__命令：
class DataItem(object):
__slots__ = ['name', 'age', 'address']
def __init__(self, name, age, address):
self.name = name
self.age = age
self.address = address
更多信息可以在文檔(RTFM)中找到，其中寫到“__ dict__和__weakref__”。使用__dict__節省的空間非常大”。
我們確認：是的，確實很重要，get_size (d1)返回…64字節，而不是460字節，即少7倍。另外，創建對象的速度要快20%(請參閱本文的第一個屏幕截圖)。
唉，真正使用如此大的內存增益并不是因為其他開銷。通過簡單地添加元素，創建一個100,000的數組，并查看內存消耗:
data = []
for p in range(100000):
data.append(DataItem("Alex", 42, "middle of nowhere"))
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
total = sum(stat.size for stat in top_stats)
print("Total allocated size: %.1f MB" % (total / (1024*1024)))
我們不使用__slots__占用內存16.8MB，使用時占用6.9MB。這個操作當然不是最好的，但是確實代碼改變的最小的。（Not 7 times of course, but it’s not bad at all, considering that the code change was minimal.）
現在的缺點。激活__slots__禁止所有元素的創建,包括__dict__,這意味著,例如,一下代碼將結構轉換成json將不運行:
def toJSON(self):
return json.dumps(self.__dict__)
這個問題很容易修復,它是足以產生dict編程方式,通過所有元素的循環:
def toJSON(self):
data = dict()
for var in self.__slots__:
data[var] = getattr(self, var)
return json.dumps(data)
也不可能動態給這個類添加新類變量,但是在這個例子中,這并不是必需的。
今天的最后一個測試。有趣的是整個程序需要多少內存。添加一個無限循環的程序,以便它不結束,看看Windows任務管理器中的內存消耗。
6.9Mb 變成 27Mb … 好家伙, 畢竟, 我們節省了內存, 27Mb 代替 70 ，對于增加一行代碼來說并不是一個壞的例子
注意：TraceMelc調試庫使用了許多附加內存。顯然，她為每個創建的對象添加了額外的元素。如果關閉它，總的內存消耗將少得多，截屏顯示兩個選項：
這可以使用numpy庫，它允許您以C樣式創建結構，但是在我的例子中，它需要對代碼進行更深入的細化，并且第一種方法就足夠了。
奇怪的是在Habré從來沒有詳細分析使用__slots__,我希望本文將填補這一空缺。
這篇文章似乎是一個anti-Python廣告，但并不是。Python非常可靠（為了“降低”Python程序，您必須非常努力），它是一種易于閱讀和方便編寫代碼的語言。這些優點在很多情況下都大于缺點，但是如果您需要最大的性能和效率，您可以使用像numpy這樣的庫，它是用C++編寫的，它可以很快和高效地與數據一起工作。
感謝大家的關注，coding快樂！
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