如何用Python代碼減少Python所需的內存

如何用Python代碼減少Python所需的內存，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

在執行程序時，如果內存中有大量活動的對象，就可能出現內存問題，尤其是在可用內存總量有限的情況下。在本文中，我們將討論縮小對象的方法，大幅減少 Python 所需的內存。

為了簡便起見，我們以一個表示點的 Python 結構為例，它包括 x、y、z 坐標值，坐標值可以通過名稱訪問。

Dict

在小型程序中，特別是在腳本中，使用 Python 自帶的 dict 來表示結構信息非常簡單方便：

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

由于在 Python 3.6 中 dict 的實現采用了一組有序鍵，因此其結構更為緊湊，更深得人心。但是，讓我們看看 dict 在內容中占用的空間大小：

>>> print(sys.getsizeof(ob))
240

如上所示，dict 占用了大量內存，尤其是如果突然虛需要創建大量實例時：

類實例

有些人希望將所有東西都封裝到類中，他們更喜歡將結構定義為可以通過屬性名訪問的類：

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

類實例的結構很有趣：

在上表中，__weakref__ 是該列表的引用，稱之為到該對象的弱引用（weak reference）；字段 __dict__ 是該類的實例字典的引用，其中包含實例屬性的值（注意在 64-bit 引用平臺中占用 8 字節）。從 Python 3.3 開始，所有類實例的字典的鍵都存儲在共享空間中。這樣就減少了內存中實例的大小：

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

因此，大量類實例在內存中占用的空間少于常規字典（dict）：

不難看出，由于實例的字典很大，所以實例依然占用了大量內存。

帶有 __slots__ 的類實例

為了大幅降低內存中類實例的大小，我們可以考慮干掉 __dict__ 和__weakref__。為此，我們可以借助 __slots__：

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

如此一來，內存中的對象就明顯變小了：

在類的定義中使用了 __slots__ 以后，大量實例占據的內存就明顯減少了：

實例數

目前，這是降低類實例占用內存的主要方式。

這種方式減少內存的原理為：在內存中，對象的標題后面存儲的是對象的引用（即屬性值），訪問這些屬性值可以使用類字典中的特殊描述符：

>>> pprint(Point.__dict__)
mappingproxy(
 ....................................
 'x': <member 'x' of 'Point' objects>,
 'y': <member 'y' of 'Point' objects>,
 'z': <member 'z' of 'Point' objects>})

為了自動化使用 __slots__ 創建類的過程，你可以使用庫namedlist（https://pypi.org/project/namedlist）。namedlist.namedlist 函數可以創建帶有 __slots__ 的類：

>>> Point = namedlist('Point', ('x', 'y', 'z'))

還有一個包 attrs（https://pypi.org/project/attrs），無論使用或不使用 __slots__ 都可以利用這個包自動創建類。

元組

Python 還有一個自帶的元組（tuple）類型，代表不可修改的數據結構。元組是固定的結構或記錄，但它不包含字段名稱。你可以利用字段索引訪問元組的字段。在創建元組實例時，元組的字段會一次性關聯到值對象：

>>> ob = (1,2,3)
>>> x = ob[0]
>>> ob[1] = y # ERROR

元組實例非常緊湊：

>>> print(sys.getsizeof(ob))
72

由于內存中的元組還包含字段數，因此需要占據內存的 8 個字節，多于帶有 __slots__ 的類：

命名元組

由于元組的使用非常廣泛，所以終有一天你需要通過名稱訪問元組。為了滿足這種需求，你可以使用模塊 collections.namedtuple。

namedtuple 函數可以自動生成這種類：

>>> Point = namedtuple('Point', ('x', 'y', 'z'))

如上代碼創建了元組的子類，其中還定義了通過名稱訪問字段的描述符。對于上述示例，訪問方式如下：

 class Point(tuple):
 #
 @property
 def _get_x(self):
 return self[0]
 @property
 def _get_y(self):
 return self[1]
 @property
 def _get_z(self):
 return self[2]
 #
 def __new__(cls, x, y, z):
 return tuple.__new__(cls, (x, y, z))

這種類所有的實例所占用的內存與元組完全相同。但大量的實例占用的內存也會稍稍多一些：

記錄類：不帶循環 GC 的可變更命名元組

由于元組及其相應的命名元組類能夠生成不可修改的對象，因此類似于 ob.x 的對象值不能再被賦予其他值，所以有時還需要可修改的命名元組。由于 Python 沒有相當于元組且支持賦值的內置類型，因此人們想了許多辦法。在這里我們討論一下記錄類（recordclass，https://pypi.org/project/recordclass），它在 StackoverFlow 上廣受好評（https://stackoverflow.com/questions/29290359/existence-of-mutable-named-tuple-in）。

此外，它還可以將對象占用的內存量減少到與元組對象差不多的水平。

recordclass 包引入了類型 recordclass.mutabletuple，它幾乎等價于元組，但它支持賦值。它會創建幾乎與 namedtuple 完全一致的子類，但支持給屬性賦新值（而不需要創建新的實例）。recordclass 函數與 namedtuple 函數類似，可以自動創建這些類：

 >>> Point = recordclass('Point', ('x', 'y', 'z'))
 >>> ob = Point(1, 2, 3)

類實例的結構也類似于 tuple，但沒有 PyGC_Head：

在默認情況下，recordclass 函數會創建一個類，該類不參與垃圾回收機制。一般來說，namedtuple 和 recordclass 都可以生成表示記錄或簡單數據結構（即非遞歸結構）的類。在 Python 中正確使用這二者不會造成循環引用。因此，recordclass 生成的類實例默認情況下不包含 PyGC_Head 片段（這個片段是支持循環垃圾回收機制的必需字段，或者更準確地說，在創建類的 PyTypeObject 結構中，flags 字段默認情況下不會設置 Py_TPFLAGS_HAVE_GC 標志）。

大量實例占用的內存量要小于帶有 __slots__ 的類實例：

dataobject

recordclass 庫提出的另一個解決方案的基本想法為：內存結構采用與帶 __slots__ 的類實例同樣的結構，但不參與循環垃圾回收機制。這種類可以通過 recordclass.make_dataclass 函數生成：

>>> Point = make_dataclass('Point', ('x', 'y', 'z'))

這種方式創建的類默認會生成可修改的實例。

另一種方法是從 recordclass.dataobject 繼承：

class Point(dataobject):
 x:int
 y:int
 z:int

這種方法創建的類實例不會參與循環垃圾回收機制。內存中實例的結構與帶有 __slots__ 的類相同，但沒有 PyGC_Head：

>>> ob = Point(1,2,3)
>>> print(sys.getsizeof(ob))
40

如果想訪問字段，則需要使用特殊的描述符來表示從對象開頭算起的偏移量，其位置位于類字典內：

mappingproxy({'__new__': <staticmethod at 0x7f203c4e6be0>,
 .......................................
 'x': <recordclass.dataobject.dataslotgetset at 0x7f203c55c690>,
 'y': <recordclass.dataobject.dataslotgetset at 0x7f203c55c670>,
 'z': <recordclass.dataobject.dataslotgetset at 0x7f203c55c410>})

大量實例占用的內存量在 CPython 實現中是最小的：

Cython

還有一個基于 Cython（https://cython.org/）的方案。該方案的優點是字段可以使用 C 語言的原子類型。訪問字段的描述符可以通過純 Python 創建。例如：

cdef class Python:
 cdef public int x, y, z
 def __init__(self, x, y, z):
 self.x = x
 self.y = y
 self.z = z

本例中實例占用的內存更小：

>>> ob = Point(1,2,3)
>>> print(sys.getsizeof(ob))
32

內存結構如下：

大量副本所占用的內存量也很小：

但是，需要記住在從 Python 代碼訪問時，每次訪問都會引發 int 類型和 Python 對象之間的轉換。

Numpy

使用擁有大量數據的多維數組或記錄數組會占用大量內存。但是，為了有效地利用純 Python 處理數據，你應該使用 Numpy 包提供的函數。

>>> Point = numpy.dtype(('x', numpy.int32), ('y', numpy.int32), ('z', numpy.int32)])

一個擁有 N 個元素、初始化成零的數組可以通過下面的函數創建：

 >>> points = numpy.zeros(N, dtype=Point)

內存占用是最小的：

一般情況下，訪問數組元素和行會引發 Python 對象與 C 語言 int 值之間的轉換。如果從生成的數組中獲取一行結果，其中包含一個元素，其內存就沒那么緊湊了：

 >>> sys.getsizeof(points[0])
 68

因此，如上所述，在 Python 代碼中需要使用 numpy 包提供的函數來處理數組。

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