[Py: Class] 7.__slots__

__dict__의 단점

• 앞서 이야기했듯이 기본적으로 Python의 모든 객체는 __dict__라는 딕셔너리를 가지고 있어서 객체의 속성을 저장한다. __dict__는 유연성을 제공하지만, 메모리를 상당히 많이 사용한다.

• 하지만, 아래와 같은 3차원 좌표 객체를 이용해 특정 물체를 상세히 모델링한다고 가정했을 때, 수백 개에서 수천 개가 넘는 객체가 생성되는 동시에, 딕셔너리가 차지하는 메모리 사이즈도 기하급수적 증가하여 메모리 오버헤드 문제가 발생될 수 있다.

    class point3d:
        def __init__(self, x, y, z):
            self.x = x
            self.y = y
            self.z = z
        def __str__(self):
            return '({0}, {1}, {2})'.format(self.x, self.y, self.z)
      
    def main():
        p1 = point3d(1, 1, 1)
        p2 = point3d(2, 2, 2)
        print(p1)
        print(p2)
      
    main()
  

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__slots__ 이란?

• 위와 같은 문제 상황에서 __slots__를 사용하면 메모리 사용량이 큰 __dict__를 생성하지 않고, 지정된 객체를 저장하기위한 고정된 메모리를 할당하 메모리 오버헤드 문제를 예방할 수 있다.
  • 장점: 많은 수의 객체를 생성할 때 1) 메모리 효율성을 증가시키는 동시에, 값 탐색을 위해 해시 변환이 필요한 딕셔너리와 달리 속성의 위치를 미리 정의하여 고정시키기 때문에 2) 연산속도를 높일 수(약 20% 향상) 있다.
  • 단점: 딕셔너리의 외부 접근을 통한 객체의 추가 삭제에 대한 유연성은 사라진다.

   class point3d: 
       __slots__ = ('x', 'y', 'z') # 변수를 x, y, z로 제한한다.
      
       def __init__(self, x, y, z):
           self.x = x
           self.y = y
           self.z = z
     
       def __str__(self):
           return '({0}, {1}, {2})'.format(self.x, self.y, self.z)
      
   def main():
       p1 = point3d(1, 1, 1)
       p2 = point3d(2, 2, 2)
       print(p1)
       print(p2)
      
   main()
  

• 따라서 __slots__의 사용은 다음의 상황에서 적절하다.
  • 메모리 최적화가 필요한 경우
  • 데이터 무결성을 유지하기 위해 속성의 동적 추가를 원하지 않는 경우

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References

• 윤성우, 『윤성우의 열혈 파이썬 중급편』, ORANGE MEDIA(2021)