面试题：Python模块多类存储与性能优化

模块结构设计

分组模块：将相关功能的类划分到不同的子模块中。例如，按业务功能划分，如用户相关类放在 user_module，订单相关类放在 order_module。这样不仅便于管理，而且在导入模块时，只加载需要的部分，减少内存占用。

# user_module.py
class User:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# main.py
from user_module import User

延迟加载：使用 importlib 实现延迟加载，只有在真正需要某个类时才加载。

import importlib

def get_user_class():
    module = importlib.import_module('user_module')
    return getattr(module, 'User')

User = get_user_class()
user = User('John', 25)

类的属性和方法定义

使用 __slots__：如果类的实例属性是固定的，使用 __slots__ 可以节省内存。它会为实例分配固定的内存空间，而不是使用字典来存储属性。

class MyClass:
    __slots__ = ['attr1', 'attr2']
    def __init__(self, attr1, attr2):
        self.attr1 = attr1
        self.attr2 = attr2

类方法和静态方法：如果方法不需要访问实例属性，定义为类方法或静态方法。这样方法存储在类级别，而不是每个实例都有一份拷贝。

class MathUtils:
    @staticmethod
    def add(a, b):
        return a + b

    @classmethod
    def multiply(cls, a, b):
        return a * b

实例化过程

对象池：使用对象池模式，预先创建一定数量的实例对象，需要时从池中获取，使用完后放回池中，避免频繁的创建和销毁。

class ObjectPool:
    def __init__(self, cls, pool_size=10):
        self.cls = cls
        self.pool = [cls() for _ in range(pool_size)]

    def get_object(self):
        if self.pool:
            return self.pool.pop()
        return self.cls()

    def return_object(self, obj):
        self.pool.append(obj)


class MyObject:
    pass


pool = ObjectPool(MyObject)
obj = pool.get_object()
# 使用obj
pool.return_object(obj)

弱引用：如果存在对象之间的循环引用，使用弱引用避免内存泄漏。例如，在缓存场景中，缓存对象对实际对象使用弱引用，当实际对象不再被其他地方引用时，可被垃圾回收。

import weakref


class BigData:
    def __init__(self, data):
        self.data = data


class Cache:
    def __init__(self):
        self.cache = {}

    def add_to_cache(self, key, obj):
        self.cache[key] = weakref.ref(obj)

    def get_from_cache(self, key):
        ref = self.cache.get(key)
        if ref:
            return ref()
        return None


data = BigData([1, 2, 3, 4, 5])
cache = Cache()
cache.add_to_cache('data_key', data)
retrieved_data = cache.get_from_cache('data_key')

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模块结构设计

类的属性和方法定义

实例化过程