你见过哪些令你瞠目结舌的 Python 代码技巧？ 第1页

几行行代码节省90%内存占用，还有比这更“奇”的吗？

Python效率低！

Python占内存！

Python太差劲！

...

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​作为近年来最为火热的编程语言之一，Python受到的争议和推崇同样很多。

无论是否从事Python方向的开发，都已经习惯把问题当做客观因素推卸给Python。

“你这个项目为什么耗时那么长？”

“Python的原因。”

我想说，Python为很多开发者背太多锅了。

的确，对比于C/C++、Java这些基于编译的语言而言，Python在内存利用和执行效率方面的确没有可比性。但是，它也没有大多数描述的那么不堪。

或许，有很多同学会想，至于为了一点一点内存费这么大劲吗？

至于！

举个例子，外出消费的过程中，觉得每次花费5块、10块不起眼，无关痛痒，但是每次月底还花呗的时候才发现居然消费了几千。

开发也一样，也许1个实例之间只节省了50byte，但是，100000000个呢？那就会节省高达5G的内存！

本文就来逐步介绍Python在内存方面的优惠，让你通过一篇文章迅速从青铜变成王者！

文末有干货！

字典

字典对于Python就如同一把双刃剑。

字典在Python中要远比在Java、C++中占据更高的地位。在Python中，字典以其易于创建、删除、修改、读取，使得它备受欢迎。

我看过很多周围同事和GitHub开源代码，字典在Python中的使用频率非常之高。

但是，很多人却忽略了，字典具有很明显的弊端--耗内存。

甚至很多从事多年Python开发的程序员也没有意识到这个问题，或者寻求替代方案。

下面来看一个例子，

       >>> exm = {"x": 1, "y": 2, "z": 3} >>> print(sys.getsizeof(exm)) 240     

直接使用字典，占用内存240byte。

类

很多开发者已经习惯了使用Python字典，或者对前面提到的240byte没有什么概念。

那么，下面用类的方式来存储数据。这种方式在很多开源的Java、C++代码中非常常见。

下面来用用类实现以下等同字典的结构，

       class Shape:     def __init__(self, x, y, z):         self.x = x         self.y = y         self.z = z  exm = Shape(1, 2, 3)     

这样的话exm.x的功能等同于字典中的exm["x"]，可以用于访问对应的数据。

下面来看一下它占的内存，

       >>> print(sys.getsizeof(exm) + sys.getsizeof(exm.__dict__)) 168     

通过实现类，1个实例可以比字典节省72byte的内存！

通过字典的方式是类方式内存占用的1.4倍。

由于在Python类中，会用__dict__存储类的属性值，因此，内存占据比重较大。这里168byte内存，其中56byte来自exm实例，112byte来自__dict__。

namedtuple

Python中常用的数据结构除了字典，还有元组tuple。

元组虽然可以用于存储数据，而且，可以通过索引进行取值，来替代通过key进行取值，但是它不具有键值信息。我想很多使用字典的场景，都是因为喜欢Python字典中key-value键值对，使得取值更加方便。

其实Python内置的collections提供了namedtuple可以替代字典的功能。

       from collections import namedtuple  Shape = namedtuple('Shape', ['x', 'y', 'z'])  exm = Shape(1, 2, 3)     

这样，我们可以通过exm.x进行取值，下面来看一下它的内存占用情况。

       >>> print(sys.getsizeof(exm)) 72     

相比于类实现的方法，namedtuple节省了96byte，相对于字典，它更是节省了高达168byte。

通过字典的方式是namedtuple内存占用的3.3倍。

__slots__

__slots__是在Python内存优化中用的相对较多的方式，它相对于前面介绍的类实现方式，__slots__能够确定性的指明哪些类属性可以访问，同时不需要__dict__去存储类属性的值，所以，对比于单纯的类实现形式能够进一步优化内存。

       class Shape:   __slots__ = 'x', 'y', 'z'   def __init__(self, x, y, z):   self.x = x   self.y = y   self.z = z  exm = Shape(1, 2, 3)     

下面来看一下它的内存占用，

       >>> print(sys.getsizeof(exm)) 64     

相对于字典，它更是节省了高达176byte。

通过字典的方式是namedtuple内存占用的3.8倍。

recordclass

前面介绍的方法都是通过Python内置的方法或模块实现的，现在再来介绍一种通过第三方包实现内存优化的方式。

recordclass包引入了recordclass.mutabletuple类型，该类型与元组tuple几乎相同，但它支持赋值。在此基础上，创建的子类几乎与namedtuples完全相同，但支持将新值分配给字段（无需创建新实例）。

       from recordclass import recordclass  Shape = recordclass('Shape', ('x', 'y', 'z'))  exm = Shape(1, 2, 3) print(exm.x)     

下面来看一下它的内存占用情况，

       >>> print(sys.getsizeof(exm)) 48     

相对于字典，它更是节省了高达192byte。

通过字典的方式是namedtuple内存占用的5倍。

Dataclass

recordclass还提供了另外一种更加节省内存的解决方案。

在内存中使用与具有__slots__的类实例中相同的存储结构，但不参与循环垃圾回收机制。

       from recordclass import make_dataclass  Shape = make_dataclass('Shape', ('x', 'y', 'z'))  exm = Shape(1, 2, 3) print(exm.x)     

下面来看一下内存占用情况，

       >>> print(sys.getsizeof(exm)) 40     

相对于字典，它更是节省了高达200byte。

通过字典的方式是namedtuple内存占用的6倍。

Cython

最后一种方式，采用Cython。

Cython 是具有 C 数据类型的 Python，因此，参数和变量都可以声明为C 数据类型，在内存上能够进一步优化。

不过，采用Cython方式要比前面几种方式更为复杂一些。首先需要把核心逻辑写在.pyx文件中，然后需要进行编译成.so或者.pyd文件。最后，在另一个Python文件中通过import导入模块。

下面来看一下示例，

       # Example.pyx  cdef class Shape:  cdef public int x, y, z   def __init__(self, x, y, z):   self.x = x   self.y = y   self.z = z     

然后，写一下编译文件，

       # setup.py  from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup(     ext_modules = cythonize("cc.pyx") )     

在命令行下执行setup.py，编译文件，

       $ python setup.py build_ext --inplace     

在Windows下会生成一个Shape.pyd文件，在Linux和macOS下会生成Shape.so文件。这里只是介绍一下，对于使用无关紧要。

然后就是调用编译后的文件。

       import Shape exm = Shape(1, 2, 3) print(exm.x)     

下面来看一下它的内存占用情况，

       >>> print(sys.getsizeof(exm)) 32     

相对于字典，它更是节省了高达208byte。

通过字典的方式是namedtuple内存占用的7.5倍。

不积跬步，无以至千里。

在编程开发中也是这样，我们总是会觉得208byte微乎其微，对于现在计算机的内存来说无关紧要。或许，在一些财大气粗的公司、部门，动辄就可以提供一个集群让开发者使用。但是，内存是由上限的，不可能无节制的使用。但是，积少成多，在一个大工程中，数据量较大的项目中，如果进行这样的优化，内存优化是非常可观的。

以本文为例，很多Python开发者都已经习惯使用字典这种数据结构，并且对于内存占用不以为然。然而，你会发现，通过使用Cython，一个实例的内存可以从240byte优化到32byte，内存占用减少比例高达86.7%！

干货

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