你有没有想过：Python创建对象其实挺费内存？你可能平时写代码的时候根本没注意，觉得新建一个类、加几个属性嘛，小事一桩！可真的这样吗？尤其是项目一大，数据量一上来，内存就像水龙头开到最大，呼啦啦地流。
咱们聊聊__slots__这个骚操作。Python默认情况下，给类加属性特别自由，想加啥加啥，反正字典存着。但“自由”真的是好事吗？字典结构本身在每个对象里都占地方，又不是高效的压缩包。想省内存？想每个实例轻装上阵？这时候就该__slots__闪亮登场了。
直接上点代码，不整虚的，大白话来讲怎么用：
普通类：
class Cat: pass
限制属性的类：
class Cat: __slots__ = ['name', 'age']
你只能加name和age，再想加别的，直接报错，严格得很！
你也许会好奇，这__slots__到底是如何“魔法变身”，让Python对象变得“瘦身成功”？其实它的本事就是干掉了“灵活但臃肿”的__dict__，把属性固定在底层的一个数组或者类似结构里。没有多余的包袱，该有的有，不该有的一样不给你留！大批量对象创建时，内存消耗一下子减小，真不是吹的。
这么实用的东西，适合所有场景用吗？其实还真不是。比如你做框架、做基类、做第三方库，别人要动态加方法、加属性、直接扩展，那这个设计就有点局限了。你要兼容性强或者未来可能扩展的需求，别贸然用。但有些场景下，属性定死了，每个对象都一个模板，批量开对象，那就狠狠地用 slots，轻量省心！
要说技术实现，还真不复杂，你用__slots__告诉Python“我只要这些属性”，Python底层就会给你搞个member descriptor，帖在实例的struct里，这样查找、分配属性都不用字典。你跟C语言结构体比，都有点像的那种精简！
举个现实点的例子：假如你要在内存里保存一百万个人的位置信息、昵称、状态这些，每个人就3-5个属性，结果一百万个类，普通class对象得用掉冗余的字典内存（每个都一堆元数据），加起来吓死人；用slots，直接省了一半空间不止。这就像旅馆里每个人只发一个定制抽屉，不用随便堆箱子，整齐省地儿！
当然，slots并非万能。限制了属性自由其实就限制了灵活性，甚至不能随随便便加上实例方法、不能序列化（比如有 __dict__ 才能 pickle），继承关系复杂的时候也得小心点。槽位机制适合“定死模子”的轻量级实体，比如数据库表的映射类、消息结构协议的承载对象，清楚又省心。不信你现在手头试下，批量造对象对比下内存分配，数据不会骗人！
所以说，该不该用slots？有点“螺蛳壳里做道场”的意思：如果你追求效率，设计前结构已定、批量对象要快，那就别手软，直接上！如果你后续还想扩展、动态加属性，做点骚操作，那还是老老实实用普通class吧。技术的选择和做人的道理一样，该收敛时收敛，该放开时别束缚自己，python给了你选择的权利，就看有没有用对地方！
用slots节省的内存，其实都是“看得见的安全感”。懂点技术细节，别再嫌麻烦！
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