Python引用尺寸为何偏大？如何缩减Hello类的内存占用？

首先得澄清一个点：你看到的224字节、208字节其实不是Python引用的大小，而是集合对象本身的内存占用，加上自定义类实例本身的开销。Python里单个引用在64位系统上确实是8字节，但自定义类实例自带对象头（包含引用计数、类型信息等），默认还会用__dict__（一个哈希表）存储属性，这些都会额外占内存。下面是几种缩减Hello类内存占用的实用方法：

1. 用__slots__替代默认的__dict__ #

默认情况下，Python类的每个实例都会创建一个__dict__字典来存储属性，这个哈希表有不小的内存开销。通过定义__slots__，我们可以指定实例允许的固定属性列表，让Python不再为实例生成__dict__（以及默认的__weakref__，除非你在__slots__里显式加上），能大幅减少实例本身的内存占用。

示例代码：

class Hello:
    __slots__ = ('ptr', 'last_ptr')  # 指定允许的属性
    def __init__(self):
        self.ptr = set()
        self.last_ptr = set()

测试下来，使用__slots__的实例比普通实例内存占用少很多，尤其是当你创建大量Hello实例时，效果更明显。

2. 优化属性指向的集合对象 #

你看到的224/208字节是空集合对象本身的内存开销（Python的集合是动态哈希表，空集合也有固定的结构开销）。如果业务场景允许，可以做以下优化：

• 复用空集合：如果多个Hello实例的初始ptr/last_ptr都是空集合，可以把空集合设为类属性，让所有实例共享同一个对象，避免重复创建空集合的开销：

  class Hello:
      __slots__ = ('ptr', 'last_ptr')
      _EMPTY_SET = set()
      def __init__(self):
          self.ptr = self._EMPTY_SET
          self.last_ptr = self._EMPTY_SET
  

  注意：如果后续需要修改某个实例的集合，要重新赋值为新的集合（比如self.ptr = set(self.ptr)），不然会影响所有共享该集合的实例。
• 替换为更轻量的类型：如果不需要集合的去重、快速查找特性，可以用空列表[]替代（空列表的内存开销比空集合小），或者根据实际需求选择更合适的数据结构。

3. 使用第三方库简化内存优化 #

如果觉得手动写__slots__麻烦，可以用一些第三方库来自动优化类的内存占用，比如attrs或者Python 3.7+内置的dataclasses：

用内置dataclasses #

from dataclasses import dataclass

@dataclass(slots=True)  # 启用slots优化
class Hello:
    ptr: set = set()
    last_ptr: set = set()

用attrs库 #

import attr

@attr.s(slots=True, auto_attribs=True)
class Hello:
    ptr: set = attr.ib(factory=set)
    last_ptr: set = attr.ib(factory=set)

这些库不仅会帮你自动生成__slots__，还能简化类的定义，同时保留良好的可读性。

4. 考虑用轻量级内置结构替代自定义类 #

如果Hello类的逻辑非常简单，只是用来存储两个引用，可以考虑用更轻量的内置结构，比如typing.NamedTuple（不可变）：

from typing import NamedTuple

class Hello(NamedTuple):
    ptr: set
    last_ptr: set

# 使用时
hello = Hello(set(), set())

不过要注意，NamedTuple的实例是不可变的，如果需要修改属性，这种方式就不适用了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者q0987