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Python大神用的贼溜，9个实用技巧分享给你( 二 )


用「slots」节省内存如果你曾经编写过一个创建了某种类的大量实例的程序 ， 那么你可能已经注意到 ， 你的程序突然需要大量的内存 。 那是因为 Python 使用字典来表示类实例的属性 ， 这使其速度很快 ， 但内存使用效率却不是很高 。 通常情况下 ， 这并不是一个严重的问题 。 但是 ， 如果你的程序因此受到严重的影响 ， 不妨试一下「slots」：
class Person:__slots__ = ["first_name", "last_name", "phone"]def __init__(self, first_name, last_name, phone):self.first_name = first_nameself.last_name = last_nameself.phone = phone 当我们定义了「slots」属性时 ， Python 没有使用字典来表示属性 ， 而是使用小的固定大小的数组 ， 这大大减少了每个实例所需的内存 。 使用「slots」也有一些缺点：我们不能声明任何新的属性 ， 我们只能使用「slots」上现有的属性 。 而且 ， 带有「slots」的类不能使用多重继承 。
限制「CPU」和内存使用量如果不是想优化程序对内存或 CPU 的使用率 ， 而是想直接将其限制为某个确定的数字 ， Python 也有一个对应的库可以做到：
import signalimport resourceimport os# To Limit CPU timedef time_exceeded(signo, frame):print("CPU exceeded...")raise SystemExit(1)def set_max_runtime(seconds):# Install the signal handler and set a resource limitsoft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard))signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded)# To limit memory usagedef set_max_memory(size):soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (size, hard)) 我们可以看到 ， 在上面的代码片段中 ， 同时包含设置最大 CPU 运行时间和最大内存使用限制的选项 。 在限制 CPU 的运行时间时 ， 我们首先获得该特定资源（RLIMIT_CPU）的软限制和硬限制 ， 然后使用通过参数指定的秒数和先前检索到的硬限制来进行设置 。 最后 ， 如果 CPU 的运行时间超过了限制 ， 我们将发出系统退出的信号 。 在内存使用方面 ， 我们再次检索软限制和硬限制 ， 并使用带「size」参数的「setrlimit」和先前检索到的硬限制来设置它 。
控制可以/不可以导入什么有些语言有非常明显的机制来导出成员（变量、方法、接口） ， 例如在 Golang 中只有以大写字母开头的成员被导出 。 然而 ， 在 Python 中 ， 所有成员都会被导出（除非我们使用了「all」）：
def foo():passdef bar():pass__all__ = ["bar"] 在上面这段代码中 ， 我们知道只有「bar」函数被导出了 。 同样 ， 我们可以让「all」为空 ， 这样就不会导出任何东西 ， 当从这个模块导入的时候 ， 会造成「AttributeError」 。
实现比较运算符的简单方法为一个类实现所有的比较运算符（如 lt , le , gt , ge）是很繁琐的 。 有更简单的方法可以做到这一点吗？这种时候 ， 「functools.total_ordering」就是一个很好的帮手：
from functools import total_ordering@total_orderingclass Number:def __init__(self, value):self.value = http://kandian.youth.cn/index/valuedef __lt__(self, other):return self.value < other.valuedef __eq__(self, other):return self.value == other.valueprint(Number(20)> Number(3))print(Number(1) < Number(5))print(Number(15) >= Number(15))print(Number(10) <= Number(2)) 这里的工作原理究竟是怎样的呢？我们用「total_ordering」装饰器简化实现对类实例排序的过程 。 我们只需要定义「lt」和「eq」就可以了 ， 它们是实现其余操作所需要的最小的操作集合（这里也体现了装饰器的作用——为我们填补空白） 。


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