Python中用__slots__优化含固定长度列表的User类内存的问题

我需要用Python表示大量User对象，每个对象包含user_id（字符串类型）和一组固定为20个的浮点型度量值，初始类定义如下：

from typing import List

class User:
    user_id: str 
    measures: List[float] # 这是一个长度为20的列表（或数组）

由于要创建大量该对象，我希望通过__slots__来节省内存，但不确定直接将列表作为__slots__属性是否能有效节省内存——因为这可能仅存储列表的指针，而非列表内的浮点值。目前我有三种实现思路：

• 思路1：将user_id和measures加入__slots__，代码如下：

from typing import List

class User:
    __slots__ = ['user_id', 'measures'] # 这个实现能运行，但不确定是否正确利用了slots

    user_id: str 
    measures: List[float] 

    def __init__(self, user_id: str, measures: List[float]):
        self.user_id = user_id
        self.measures = measures

但不确定该实现是否能有效利用__slots__节省内存；

• 思路2：单独声明20个度量属性（虽繁琐但已知可行）：

class User:
    __slots__ = ['user_id', 'm1', 'm2', 'm3', 'm4', 'm5', 'm6', 'm7', 'm8', 'm9', 'm10',
                 'm11', 'm12', 'm13', 'm14', 'm15', 'm16', 'm17', 'm18', 'm19', 'm20'] # 非常繁琐

    user_id: str 
    m1: float 
    m2: float 
    # ... 剩余18个度量属性的类型声明

    def __init__(self, user_id: str, measures: List[float]):
        self.user_id = user_id
        self.m1, self.m2, ..., self.m20 = measures

• 思路3：使用另一个类封装measures。

想请教哪种方案更适合实现内存优化的需求？

思路1：将user_id和measures加入__slots__ #

这是平衡内存优化与代码简洁性的最佳选择：

• __slots__的核心作用是禁用实例默认的__dict__字典，避免每个实例因存储字典产生的额外内存开销。把user_id和measures放入__slots__后，每个User实例只会存储这两个属性的指针，不会生成冗余的__dict__，这部分的内存节省是实实在在的。
• 你担心的“仅存储列表指针”是事实，但列表本身的内存开销是无法避免的——无论是否使用__slots__，列表都会在堆中存储20个浮点数，实例中存储的始终是指向列表的指针。这个思路既保留了列表操作的便捷性，又砍掉了实例字典的内存浪费，性价比极高。

思路2：单独声明20个度量属性 #

这个思路的内存效率最高，但开发与维护成本极高：

• 每个浮点数直接存储在实例的内存空间中，省去了列表的指针开销和列表自身的元数据（如长度、容量等）占用的内存，确实能达到极致的内存节省。
• 但缺点非常明显：代码极度冗长，后续访问、修改或遍历度量值都需要手动处理20个属性，扩展性几乎为0，除非你对内存有极端苛刻的要求，否则不建议采用。

思路3：用另一个类封装measures #

这个思路会增加内存开销，完全不符合优化需求：

• 额外的封装类实例会引入新的对象结构开销（即便封装类使用__slots__），相当于在User实例的指针之外，又多了一个封装类实例的指针，以及封装类实例本身的内存占用，反而会让内存消耗更大，直接排除。

最终结论 #

优先选择思路1；如果确实需要极致内存节省且能接受繁琐代码，再考虑思路2；思路3完全不推荐用于内存优化场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pablo