我在Usage of __slots__?中读到在Python中使用@Override
public void onBackPressed() // Declare in the activity showing the alarm screen
{
// code here what should be done at back button press
super.onBackPressed(); // This line handles the default action of back button
}
实际上可以节省时间。但是，当我试图找到使用__slots__所花费的时间时，结果却相反。
datetime ...给出了输出：import datetime as t
class A():
def __init__(self,x,y):
self.x = x
self.y = y
t1 = t.datetime.now()
a = A(1,2)
t2 = t.datetime.now()
print(t2-t1)
并使用插槽：
0:00:00.000011 ...给出了输出：import datetime as t
class A():
__slots__ = 'x','y'
def __init__(self,x,y):
self.x = x
self.y = y
t1 = t.datetime.now()
a = A(1,2)
t2 = t.datetime.now()
print(t2-t1)
使用插槽实际上需要更长时间。为什么我们需要使用0:00:00.000021呢？
答案 0 :(得分：5)
__slots__可以节省时间（取决于Python版本），但这通常不是您使用它的原因。真正节省的是记忆。您可以将属性直接存储在支持该对象的C结构中，而不是每个实例的相当大的__dict__，并且该类本身存储查找表映射的单个副本，从名称到每个属性的结构偏移。即使在具有密钥共享序列的现代Py3 x64上，对于密钥共享__dict__仍然是96字节，其中类具有单个实例属性，在对象结构本身的56个字节之上。
通过使用__slots__，您可以消除指向__dict__和__weakref__属性的16个字节，并完全消除__dict__。
比较Py 3.5：
>>> class Foo:
... def __init__(self, x): self.x = x
...
>>> sys.getsizeof(Foo(1)) + sys.getsizeof(Foo(1).__dict__)
152
>>> class Foo:
... __slots__ = 'x',
... def __init__(self, x): self.x = x
...
>>> sys.getsizeof(Foo(1)) # With __slots__, doesn't have __dict__ at all
48
每个实例节省超过100个字节;在Py2（没有密钥共享词典）上节省的费用更高。
因此__slots__通常不会更快（通常非常相似），但如果您正在制作数百万个实例，则每个实例保存100多个B可能会帮助您将代码保存在RAM中等等，而不是耗尽内存并将一半数据分页交换。
正如其他答案所指出的那样，您实际上从未真正访问过您的属性，因此您根本没有对插槽访问进行基准测试，这就是您没有看到任何差异的原因。使用ipython3 %%timeit魔法，我发现重复加载给定实例的x属性的时间大约快15％（__slots__为33.5 ns而39.2 ns没有），但这只在微基准测试中显而易见;它在实际代码中很少发生（实际工作不仅仅是属性查找）。在重要的情况下，将内存使用量减少2-3倍是一个更大的收益。
答案 1 :(得分：4)