python类中方法的数量会影响性能吗？

Question

我正在创建一个Python类来表示地理位置。它的主要目标是存储latitude, longitude, elevation，因此它的使用将非常类似于C#“struct”，一种在运行时应该有很多实例的值类型。你知道吗

我正在考虑向该类添加一些方法（__str__就是其中之一），我想知道向类添加方法是否对性能有任何影响。你知道吗

我感兴趣的绩效指标如下：

• 对象创建开销
• 内存开销（创建大量实例时）
• 即使不调用“额外方法”也能加快类的操作速度。你知道吗

例如，我了解到__slots__在某些上下文中很有用，因为默认情况下__dict__属性会占用每个实例上的一些空间。你知道吗

所以问题是：

Which impacts are supposed to exist if I have a class with a large amount of methods?

或者务实地说：

Is adding more and more methods to a class that is supposed to be lightweight something I should try to avoid for any reason?

Answer 1

你担心什么性能？记忆？属性访问？你需要更清楚地定义你的参数。你知道吗

方法只是另一种类型的属性；如果实例没有定义属性，则通过实例查找类对象。查找现有实例属性实际上不受类^*上可用属性的影响。你知道吗

因为方法是类的属性，所以内存性能实际上不受它们的影响；您可以有1000或10000个实例，并且类上仍然只有一个方法。你知道吗

如果您关心内存性能，那么应该对对象使用slots。插槽也不会加快属性访问速度，它们只会节省内存占用。你知道吗

总结一下：

• 方法不会影响实例的属性查找性能。instance.latitude访问不会更快或更慢，因为类有一个额外的方法。

• 方法不会影响内存性能；类对象持有方法，而不是实例。如果您担心内存占用，请使用__slots__作为属性。

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从技术上讲，Python在查找属性时总是在类上查找数据描述符。因为类属性是由字典支持的，所以平均来说，这是一个O（1）常量时间查找。您必须创建一个灾难性的哈希冲突链才能影响性能。有关详细信息，请参见descriptor howto。