一、如何限制屬性
1.給類或者示例添加屬性和方法
正常情況下，當我們定義了一個class，創建了一個class的實例後，我們可以給該實例綁定任何屬性和方法，對於class本身也是一樣的
2.使用__slots__
如果先要對class和實例加以限制，可以在定義class的時候，定義一個__slots__，來限制能夠添加的屬性：
這麼做之後，沒在__slots__裏面標記好的屬性就不能隨便添加到類或者示例中了
二、如何節省內存
1.方法
在默認情況下,Python的新類和舊類的實例都有一個字典來存儲屬性值。這對於那些沒有實例屬性的對象來說太浪費空間了，當需要創建大量實例的時候，這個問題變得尤爲突出。
因此這種默認的做法可以通過在新式類中定義了一個__slots__屬性從而得到了解決。__slots__聲明中包含若干實例變量，併爲每個實例預留恰好足夠的空間來保存每個變量，因此沒有爲每個實例都創建一個字典，從而節省空間。
2.原理
和list相比，dict 查找和插入的速度極快，不會隨着key的增加而增加；dict需要佔用大量的內存，內存浪費多。而list查找和插入的時間隨着元素的增加而增加；佔用空間小，浪費的內存很少。python解釋器是Cpython，這兩個數據結構應該對應C的哈希表和數組。因爲哈希表需要額外內存記錄映射關係，而數組只需要通過索引就能計算出下一個節點的位置，所以哈希表佔用的內存比數組大，也就是dict比list佔用的內存更大。
3.測試
是騾子是馬，牽出來溜溜就知道
首先安裝memory_profiler
pip install memory_profiler
編寫測試腳本
from memory_profiler import profile
class Foobar():
def __init__(self, x):
self.xx = x
@profile
def main():
f = [Foobar(i) for i in range(1000000)]
if __name__ == '__main__':
main()
運行結果
重新通過__slots__來實現
from memory_profiler import profile
class Foobar():
__slots__ = ['xx',]
def __init__(self, x):
self.xx = x
@profile
def main():
f = [Foobar(i) for i in range(1000000)]
if __name__ == '__main__':
main()
結果：
實測在mac上，用pycharm跑節省了大約一半的內存
4.總結
在確定類的屬性值固定的情況下，可以使用__slots__方式對內存進行優化。但是這項技術不應該被濫用於靜態類或者其他類似場合，那不是python程序的精神所在。