python类中方法的数量会影响性能吗？

我正在创建一个Python类来表示一个地理位置。它的主要目标是存储

纬度、经度、海拔

，因此它的使用将非常类似于C#“struct”，一种在运行时应该有大量实例的值类型

我正在考虑向该类添加一些方法（

\uu str\uu

就是其中之一），我想知道向类添加方法是否会对性能产生任何影响

我感兴趣的绩效指标如下：

• 对象创建开销
• 内存开销（创建大量实例时）
• 即使在不调用“额外方法”的情况下，类的操作速度也是如此

例如，我了解到

\uuuuu slots\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

在某些上下文中很有用，因为默认情况下，

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu dict

属性会占用每个实例上的一些空间

问题是：

如果我有一个包含大量方法的类，那么应该存在哪些影响

或者务实地说：

在一个应该是轻量级的类中添加越来越多的方法，这是我应该避免的吗

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您担心的性能是什么？记忆？属性访问？您需要更清楚地定义参数

方法只是另一种类型的属性；如果实例没有定义属性，则通过实例查找类对象。查找现有实例属性实际上不受类*上可用属性的影响

因为方法是类的属性，所以内存性能实际上不受它们的影响；您可以有1000或10000个实例，但类上仍然只有一个方法

如果您关心内存性能，那么应该为对象使用。插槽也不会加快属性访问速度，它们只会节省内存占用

因此，总结一下：

• 方法不会影响实例上的属性查找性能<代码>实例。纬度访问不会更快或更慢，因为类有一个额外的方法

• 方法不影响记忆性能；类对象保存方法，而不是实例。如果您担心内存占用，请对属性使用

  \uuuuuu插槽

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*从技术上讲，Python在查找属性时总是在类上查找数据描述符。因为类属性由字典支持，所以平均而言，这是一个O（1）常量时间查找。您必须创建一个灾难性的哈希冲突链，才能影响性能。有关详细信息，请参见。

谢谢，我编辑了这个问题，顺便说一下，它涵盖了您已经指出的主题。现在谢谢你！