程序執(zhí)行過程中，如果RAM中有大量的對象在運行，就可能會出現(xiàn)內存問題，特別是在對可用內存總量有限的情況下。

下面是一些減少字典對象內存大小的方法，這些方法可以顯著減少對象所需的RAM大小。

字典

在Python里用字典來表示結構信息是非常方便的：

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

2. >>> x = ob['x']

3. >>> ob['y']= y

但我們來看看它的內存消耗：

1. >>>print(sys.getsizeof(ob))

2. 240

這個數(shù)額看起來好像挺小，但是當你想要創(chuàng)造許多這樣的變量時就積少成多了：

解決方案

用類實例來代替字典：

1. classPoint:

2. def __init__(self, x, y, z):

3. self.x = x

4. self.y = y

5. self.z = z

7. >>> ob =Point(1,2,3)

8. >>> x = ob.x

9. >>> ob.y = y

類實例各個部分的內存大?。?/p>

如果你不是很了解類和實例，可以看廖雪峰的這篇文章：
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017496031185408

這里的__weakref__是對這個對象的弱引用列表的引用，而__dict__是對類實例字典的引用，它包含實例屬性的值。從Python 3.3開始， 類的所有實例用共享空間存儲字典的keys. 這減少了內存中實例的大小:

1. >>>print(sys.getsizeof(ob), sys.getsizeof(ob.__dict__))

2. 56 112

56+112=168 < 240. 因此，大量的類實例占用的內存比普通字典(dict)要少:

字典占實例大小的百分比為112/168=67%, 我們還是可以看出，實例中字典的大小嚴重影響了RAM中實例的大小。下面有更好的方法。

帶__slots__的類實例

通過消除__dict__和weakref__，可以顯著減少RAM中的類實例的大小。用__slots__是有可能做到的:

1. classPoint:

2. __slots__ ='x','y','z'

4. def __init__(self, x, y, z):

5. self.x = x

6. self.y = y

7. self.z = z

9. >>> ob =Point(1,2,3)

10. >>>print(sys.getsizeof(ob))

11. 64

RAM中的對象明顯變?。?/p>

今日重點：在類定義中使用__slots__會顯著減少大量實例的內存占用

目前，這是大幅度減少RAM中類實例的內存占用的主要方法。相比于單純用字典，減少了(240-64)/240= 73% 的內存占用。