面试题：优化Python类实例创建性能的高级技巧

使用`slots`

原理：Python中，每个实例默认有一个__dict__字典来存储实例属性，这占用了大量内存。__slots__可以为类定义固定的属性集合，实例不再使用__dict__，从而节省内存并提高实例创建速度。
适用场景：适用于属性数量固定且实例数量庞大的类。例如，在数据处理中，有大量简单的数据结构类，如存储地理位置信息的类。
代码实现：

class Location:
    __slots__ = ['latitude', 'longitude']
    def __init__(self, lat, lon):
        self.latitude = lat
        self.longitude = lon

优缺点：
- 优点：显著减少内存占用，加快实例创建速度，因为不需要为每个实例分配__dict__空间。
- 缺点：实例不能动态添加新属性，类不能使用多重继承（如果父类使用了__slots__，会有复杂的情况）。

缓存实例（对象池技术）

原理：维护一个实例池，当需要新实例时，先从池中获取，如果池中没有则创建新实例并放入池中。这样可以避免频繁创建和销毁实例带来的开销。
适用场景：适用于创建成本高的实例，例如数据库连接对象、网络连接对象等。
代码实现：

class ConnectionPool:
    def __init__(self):
        self.pool = []
    def get_connection(self):
        if self.pool:
            return self.pool.pop()
        else:
            # 创建新连接的逻辑
            return Connection()
    def return_connection(self, conn):
        self.pool.append(conn)


class Connection:
    pass


pool = ConnectionPool()
conn1 = pool.get_connection()
# 使用conn1
pool.return_connection(conn1)

优缺点：
- 优点：减少实例创建开销，提高性能，尤其是创建实例成本高的场景。
- 缺点：需要额外的代码来管理对象池，增加了代码复杂性；对象池大小需要合理设置，否则可能导致资源浪费或不够用的情况。

使用元类进行实例创建优化

原理：元类是类的类，通过自定义元类，可以在类创建过程中对类进行修改，例如修改类的实例创建逻辑。
适用场景：适用于需要对类的创建过程进行高度定制化的场景，例如实现单例模式、控制实例创建权限等。
代码实现（以单例模式为例）：

class SingletonMeta(type):
    _instances = {}
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super().__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]


class MySingleton(metaclass=SingletonMeta):
    pass


singleton1 = MySingleton()
singleton2 = MySingleton()
print(singleton1 is singleton2)

优缺点：
- 优点：提供了高度的定制性，可以实现一些复杂的实例创建逻辑。
- 缺点：元类概念相对复杂，代码可读性较差，错误调试困难；滥用元类可能导致代码维护困难。

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面试题：优化Python类实例创建性能的高级技巧

知识考点

面试题答案

使用`slots`

缓存实例（对象池技术）

使用元类进行实例创建优化

面试题：优化Python类实例创建性能的高级技巧

知识考点

面试题答案

使用__slots__

缓存实例（对象池技术）

使用元类进行实例创建优化

使用`slots`