python降低png格式图片的内存 python 减少内存占用

程序执行过程中，如果RAM中有大量的对象在运行，就可能会出现内存问题，特别是在对可用内存总量有限的情况下。

下面是一些减少字典对象内存大小的方法，这些方法可以显著减少对象所需的RAM大小。

字典

在Python里用字典来表示结构信息是非常方便的：

>>>ob={'x':1,'y':2,'z':3}
>>>x=ob['x']
>>>ob['y']=y

但我们来看看它的内存消耗：

>>>print(sys.getsizeof(ob))
240

这个数额看起来好像挺小，但是当你想要创造许多这样的变量时就积少成多了：

对象数目

内存大小

1 000 000

240 Mb

10 000 000

2.40 Gb

100 000 000

24 Gb

解决方案

用类实例来代替字典：

classPoint:
def__init__(self,x,y,z):
self.x=x
self.y=y
self.z=z
>>>ob=Point(1,2,3)
>>>x=ob.x
>>>ob.y=y

类实例各个部分的内存大小：

Field
Size (bytes)
PyGC_Head
24
PyObject_HEAD
16
__weakref__
8
__dict__
8
TOTAL:
56

如果你不是很了解类和实例，可以看廖雪峰的这篇文章：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017496031185408

这里的__weakref__是对这个对象的弱引用列表的引用，而__dict__是对类实例字典的引用，它包含实例属性的值。从Python 3.3开始， 类的所有实例用共享空间存储字典的keys. 这减少了内存中实例的大小:

>>>print(sys.getsizeof(ob),sys.getsizeof(ob.__dict__))
56 112

56+112=168 < 240. 因此，大量的类实例占用的内存比普通字典(dict)要少:

实例数目

大小

1 000 000

168 Mb

10 000 000

1.68 Gb

100 000 000

16.8 Gb

字典占实例大小的百分比为112/168=67%, 我们还是可以看出，实例中字典的大小严重影响了RAM中实例的大小。下面有更好的方法。

带__slots__的类实例

通过消除__dict__和weakref__，可以显著减少RAM中的类实例的大小。用__slots__是有可能做到的:

classPoint:
__slots__='x','y','z'
def__init__(self,x,y,z):
self.x=x
self.y=y
self.z=z
>>>ob=Point(1,2,3)
>>>print(sys.getsizeof(ob))
64

RAM中的对象明显变小：

Field
Size (bytes)
PyGC_Head
24
PyObject_HEAD
16
x
8
y
8
z
8
TOTAL:
64

今日重点：在类定义中使用__slots__会显著减少大量实例的内存占用

实例数目

大小

1 000 000

64 Mb

10 000 000

640 Mb

100 000 000

6.4 Gb

目前，这是大幅度减少RAM中类实例的内存占用的主要方法。相比于单纯用字典，减少了(240-64)/240=73%的内存占用。

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