程序執行過程中，如果RAM中有大量的對象在運行，就可能會出現內存問題，特別是在對可用內存總量有限的情況下。

下面是一些減少字典對象內存大小的方法，這些方法可以顯著減少對象所需的RAM大小。

字典

在Python里用字典來表示結構信息是非常方便的：

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

>>> x = ob['x']

>>> ob['y'] = y

但我們來看看它的內存消耗：

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

240

這個數額看起來好像挺小，但是當你想要創造許多這樣的變量時就積小成多了：

解決方案

用類實例來代替字典：

class Point:

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

類實例各個部分的內存大小：

如果你不是很了解類和實例，可以看廖雪峰的這篇文章。這里的__weakref__是對這個對象的弱引用列表的引用，而__dict__是對類實例字典的引用，它包含實例屬性的值。從Python 3.3開始， 類的所有實例用共享空間存儲字典的keys. 這減少了內存中實例的大小:

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

56 112

56+112=168 < 240. 因此，大量的類實例占用的內存比普通字典(dict)要少:

字典占實例大小的百分比為112/168=67%, 我們還是可以看出，實例中字典的大小嚴重影響了RAM中實例的大小。

帶__slots__的類實例

通過消除__dict__和weakref__，可以顯著減少RAM中的類實例的大小。用__slots__是有可能做到的:

class Point:

__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中的對象明顯變小：

FieldSize (bytes)PyGC_Head24PyObject_HEAD16x8y8z8TOTAL:64

今日重點：在類定義中使用__slots__會顯著減少大量實例的內存占用

目前，這是大幅度減少RAM中類實例的內存占用的主要方法。相比于單純用字典，減少了(240-64)/240=73%的內存占用。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python字典内存分析_Python减少字典对象占用的七成内存的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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