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下面的代码块可以检查变量 variable 所占用的内存。
import sys
variable = 30
print(sys.getsizeof(variable)) # 24
Python是一个解释器，我们可以在任何时候扩展我们的类，例如，添加一个新的字段:
d1 = DataItem("Alex", 42, "-")
print ("get_size(d1):", get_size(d1))
d1.weight = 66
print ("get_size(d1):", get_size(d1))非常好，但是如果我们不需要这个功能呢？我们能强制解释器来指定类的列表对象使用__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
更多信息可以在文档(RTFM)中找到，其中写到“__ dict__和__weakref__”。使用__dict__节省的空间非常大”。
我们确认：是的，确实很重要，get_size (d1)返回…64字节，而不是460字节，即少7倍。另外，创建对象的速度要快20%(请参阅本文的第一个屏幕截图)。
真正使用如此大的内存增益并不是因为其他开销。通过简单地添加元素，创建一个100,000的数组，并查看内存消耗:
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)))
我们不使用__slots__占用内存16.8MB，使用时占用6.9MB。这个操作当然不是好的，但是确实代码改变的最小的。（Not 7 times of course, but it’s not bad at all, considering that the code change was minimal.）
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