slot

阅读之前需要了解的知识

python 的属性访问行为 (在 descr 中有详细描述)
python 的 descriptor protocol (在 descr 中有提到)
python MRO (在 type 中有介绍)

示例

class A(object):
    __slots__ = ["wing", "leg"]

    x = 3

访问实例 a 的 wing 和 x 这两个属性的时候有什么不同 ?

访问类型 A 的 wing 和 x 这两个属性的时候有什么不同 ?

实例属性访问

访问实例属性wing

设置了值之前

>>> a = A()
>>> a.wing
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: wing

根据 descr 中描述的属性访问过程

我们可以画出访问 a.wing 的时候的粗略的流程

instance_desc

根据 descriptor protocol 第一步找到的对象为 descr, 类型为 member_descriptor, 如果你执行

repr(descr)
descr: <member 'wing' of 'A' objects>

descr 有一个元素名为 d_member, 这个元素存储了属性的名称, 属性类型和属性存储对应的位置偏移等信息

通过 d_member 中的信息, 你可以非常快速的定位到对应的属性的位置

在当前的示例中, 如果实例 a 的开始地址为 0x00, 那么加上这个位置偏移之后的地址为 0x18, 把 0x18 强制转换为一个 python 对象的类型, 就是你需要的属性

/* Include/structmember.h */
#define T_OBJECT_EX 16  /* 和 T_OBJECT 作用相同, 但是当值为空指针时会抛出 AttributeError, 而不是返回 None */

/* Python/structmember.c */
addr += l->offset;
switch (l->type) {
	/* ... */
    case T_OBJECT_EX:
        v = *(PyObject **)addr;
        /* 因为示例中的实例 a 的 wing 属性从来没有设置过其他值, 会进入到抛出 AttributeError 的语句中 */
        if (v == NULL)
            PyErr_SetString(PyExc_AttributeError, l->name);
        Py_XINCREF(v);
        break;
    /* ... */
}

offset

设置了值之后

>>> a = A()
>>> a.wing = "wingA"
>>> a.wing
'wingA'

过程和上面的过程是一样的, 但是因为实例 a 的 wing 属性已经设置过了一个值, AttributeError 不会被抛出

访问实例属性x

>>> a.x
>>> 3

descr 的类型为 int, 它并不是一个 data descriptor(没有定义 __get__ 或者 __set__ 方法), 所以这个 descr 对象会被直接返回

instance_normal

如果 A 定义了 __slots__, 你就不能在在实例 a 中定义任何其他的属性, 我们后面会看一下为什么会这样

>>> a.not_exist = 100
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'A' object has no attribute 'not_exist'

类属性访问

访问类属性wing

>>> A.wing
<member 'wing' of 'A' objects>
>>> type(A.wing)
<class 'member_descriptor'>

访问 A.wing 和访问 a.wing 的过程大致相同

type_desc

访问类属性x

>>> A.x
3

访问 A.x 和访问 a.x 的过程大致相同的

type_normal

不同

有slots

在创建`class A`时属性是如何初始化的 ?

我们在 type->class 的创建这篇文章里面已经学习了类型的创建过程

type 对象在 C 语言的定义中是一个比较多字段的结构体, 接下来的图片示例只会展示当前文章主题相关的字段

__slots__ 中定义的属性名称在类型A的创建过程中会被排序, 并转换为一个元组对象, 之后存储在类型A的 ht_slots 字段中

当前定义的 __slots__ 中的两个属性会在新创建的类型A的尾部中预先分配好位置, 并以 PyMemberDef 指针的形式按照 ht_slots 中的顺序存储在其中

对于属性 x 并无特殊处理, 保存在 tp_dict 字段指向的字典中

并且 tp_dict 字段指向的字典中没有 "__dict__" 这个 key (只要定义了 __slots__ 的类型都不会有)

type_create

在创建`instance a`时属性是如何初始化的 ?

__slots__ 中需要存储的属性是在实例创建过程中预先分配的

instance_create

MRO中的属性搜索过程 ?

遍历 MRO 中的每一个类型, 如果这个被搜索的名称在这个类型的 tp_dict 中, 返回 tp_dict[name]

/* cpython/Objects/typeobject.c */
/* for the instance a, if we access a.wing
   type: <class '__main__.A'>
   mro: (<class '__main__.A'>, <class 'object'>)
   name: 'wing'
*/
mro = type->tp_mro;
n = PyTuple_GET_SIZE(mro);
for (i = 0; i < n; i++) {
    base = PyTuple_GET_ITEM(mro, i);
    dict = ((PyTypeObject *)base)->tp_dict;
    // in python representation: res = dict[name]
    res = _PyDict_GetItem_KnownHash(dict, name, hash);
    if (res != NULL)
        break;
    if (PyErr_Occurred()) {
        *error = -1;
        goto done;
    }
}

比如我们尝试获取属性 wing 时

>>> type(A.wing)
<class 'member_descriptor'>
>>> type(a).__mro__
(<class '__main__.A'>, <class 'object'>)
>>> print(a.wing)
wingA

下面的伪代码翻译了 C 语言中搜索过程

res = None
for each_type in type(a).__mro__:
	if "wing" in each_type.__dict__:
    	res = each_type.__dict__["wing"]
        break
# 接下来是另一篇文章提到的属性访问过程
...
# 这是属性访问过程的一个情况, 也是访问当前属性时会发生的情况
if res is a data_descriptor:
    # res 在这里是 A.wing, 它的类型是 member_descriptor
    # 它存储了这个属性的位置偏移等信息, 实例可以根据这个上面的信息快速的获取到需要的对象
    # member_descriptor.__get__ 会找到 a + offset 的地址, 并把这个地址强制转换为 PyObject *, 并返回给调用着
    return res.__get__(a, type(a))
...

access_slot_attribute

access_slot_attribute2

如果我们尝试访问或者设置一个不存在的属性

>>> a.not_exist = 33
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: 'A' object has no attribute 'not_exist'

根据 descr 中提到的 descriptor protocol 过程, 我们可以同样写出下面的伪代码

res = None
for each_type in type(a).__mro__:
	if "not_exist" in each_type.__dict__:
    	res = each_type.__dict__["not_exist"]
    	break
if res is None:
    # 尝试在 a.__dict__ 中查找 "not_exist"
    if not hasattr(a, "__dict__") or "not_exist" not in a.__dict__:
    	# 运行到这里
    	raise AttributeError
    return a.__dict__["not_exist"]

当定义了 __slots__ 时, type(a) 中的 tp_dictoffset 值为 0, 表示实例 a 并不存在 __dict__ 属性, 也就是说没有存储其他任何属性的位置, 上面进入的搜索分支会识别这种情况并报错

所以会抛出 AttributeError

access_slot_not_exist_attribute

没有slots

class A(object):

    x = 3
    wing = "wingA"
    leg = "legA"

在创建`class A`时属性是如何初始化的 ?

tp_dict 指向的字典对象现在有一个名为 __dict__ 的 key

type_create_no_slot

在创建`instance a`时属性是如何初始化的 ?

instance_create_no_slot

MRO中的属性搜索过程 ?

搜索过程和有slots 的搜索过程类似

access_no_slot_attribute

如果我们尝试访问或者设置一个不存在的属性

>>> a.not_exist = 33
>>> print(a.not_exist)

根据 descr 中提到的 descriptor protocol, 我们可以同样写出下面的伪代码

res = None
for each_type in type(a).__mro__:
	if "not_exist" in each_type.__dict__:
    	res = each_type.__dict__["not_exist"]
    	break
if res is None:
    # 尝试在 a.__dict__ 中查找 "not_exist"
    if not hasattr(a, "__dict__") or "not_exist" not in a.__dict__:
    	raise AttributeError
    # 运行到这里
    return a.__dict__["not_exist"]

这一次没有定义 __slots__, type(a) 中的 tp_dictoffset 值为 16, 表示实例 a 拥有 __dict__ 属性, 可以存储任意其他的属性名称, 这个 __dict__ 对象的地址为 (char *)a + 16

所以属性名称可以存储在 a.__dict__ 中

access_no_slot_not_exist_attribute

access_no_slot_not_exist_attribute2

内存消耗测试

有 __slots__

./ipython
>>> import ipython_memory_usage.ipython_memory_usage as imu
>>> imu.start_watching_memory()
In [2] used 0.1367 MiB RAM in 3.59s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 41.16 MiB
class MyClass(object):
    __slots__ = ['name', 'identifier']
    def __init__(self, name, identifier):
            self.name = name
            self.identifier = identifier
num = 1024*256
x = [MyClass(1,1) for i in range(num)]

used 27.5508 MiB RAM in 0.28s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 69.18 MiB

没有 __slots__

./ipython
>>> import ipython_memory_usage.ipython_memory_usage as imu
>>> imu.start_watching_memory()
In [2] used 0.1367 MiB RAM in 3.59s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 41.16 MiB

class MyClass(object):
        def __init__(self, name, identifier):
                self.name = name
                self.identifier = identifier
num = 1024*256
x = [MyClass(1,1) for i in range(num)]

used 56.0234 MiB RAM in 0.34s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 97.63 MiB

没有 __slots__ 的情况下内存消耗几乎是有 __slots__ 的情况下的两倍, 主要原因是有 __slots__ 的时候属性的空间是在实例创建时一次性预分配好的, 存储的是指向 python 元素的指针, 每个指针占用 8 字节的空间, 而没有 __slots__ 的时候需要创建一个额外的 dict 对象用来存储, 新增, 删除属性, 虽然时间复杂度类似, 但是 dict 对象本身字典结构存储需要空间, 并且在当前版本下即使创建了空的字典, 本身也会预分配 8 个对象的空间, 即使是一个空字典也至少是需要一打指针的空间来存储, 这些都是额外开销

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示例

实例属性访问

访问实例属性wing

设置了值之前

设置了值之后

访问实例属性x

类属性访问

访问类属性wing

访问类属性x

不同

有slots

在创建`class A`时属性是如何初始化的 ?

在创建`instance a`时属性是如何初始化的 ?

MRO中的属性搜索过程 ?

没有slots

在创建`class A`时属性是如何初始化的 ?

在创建`instance a`时属性是如何初始化的 ?

MRO中的属性搜索过程 ?

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访问类属性wing

访问类属性x

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