为什么要在__slots__中添加__dict__属性？

为了支持动态创建属性。

省内存,https://segmentfault.com/a/1190000011568813

emmm，表示跟楼主有一样的疑惑。按道理来说，使用 `__slots__` 就是为了避免创建 `__dict__` 这个字典，然而又把 `__dict__` 加到 `__slots__` 中，实在是有点讲不通。

添加__dict__之后使对象有了动态添加属性的能力，但是定义在__solt

定义在 slots 里面的属性还是不保存在 dict 里面。

@yangsi
@brucedone

你们搞懂我在问什么了吗。。。看#3

我查看了文档，提到`__slots__`不仅会去掉实例的`__dict__`属性，还会去掉`__weakref__`属性。

> This class variable can be assigned a string, iterable, or sequence of strings with variable names used by instances. __slots__ reserves space for the declared variables and prevents the automatic creation of __dict__ and __weakref__ for each instance.

所以这里的目的可能是为了使`LocalProxy`类不可被弱引用（?存疑）

TLDR:
使用__slots__是为了节约内存使用，但是带来的两个副作用：
1. 没了__dict__，无法动态加属性。
2. 没了__weakref__，无法使用弱引用。
为了克服这两个副作用需要把它们重新加回去。

=================================================
1. 普通的 class 会在 instance 初始化的时候把 attribute 放到__dict__里，也就是说内部维护了一个多余的 dict。
>>> class A():
... def __init__(self):
... self.x = 1
... self.y = 2
...
>>> a = A()
>>> a.__dict__
{'x': 1, 'y': 2}

2. 为了避免在__dict__里浪费内存，有了__slots__。
>>> class B():
... __slots__ = ('x', 'y')
... def __init__(self):
... self.x = 1
... self.y = 2
...
>>> b = B()
>>> b.__dict__
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'B' object has no attribute '__dict__'
可以看出__dict__消失了。

3. __dict__的存在目的是为了能在 instance 里动态加入新的属性，新的属性会加到__dict__里。
>>> a.z = 3
>>> a.__dict__
{'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}

但用了__slots__后就无法动态加属性了。
>>> b.z = 3
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'B' object has no attribute 'z'

4. 为了依然能动态加属性，我们在__slots__里重新加入__dict__。
>>> class C():
... __slots__ = ('x', 'y', '__dict__')
... def __init__(self):
... self.x = 1
... self.y = 2
...
>>> c = C()
>>> c.__dict__
{}
我们注意到，初始化时__dict__初始是空的，依然比 a 要节约内存。
这时候动态加属性也没问题了。
>>> c.z = 3
>>> c.__dict__
{'z': 3}

5. 具体验证下__slots__到底做了什么。
>>> set(dir(b)) - set(dir(a))
{'__slots__'}
>>> set(dir(a)) - set(dir(b))
{'__dict__', '__weakref__'}
可以看出 b 加了__slots__后，相较 a 少了__dict__以及__weakref__。
同理，为了使用弱引用，需要把__weakref__加回去。

但有一点我还存有疑问：当初设计__slots__时为什么要去掉__weakref__？

当然这里有个不严谨的地方：例子里{'x': 1, 'y': 2}并不一定会比空的 dict 占用更多内存，这和初始时 attribute 的个数，dict 底层实现的初始大小 /load factor 等有关。

class LocalProxy(object):__slots__ = ('__local', '__dict__', '__name__', '__wrapped__')
In [3] used 0.0312 MiB RAM in 0.10s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 33.28 MiB

In [4]: lp = LocalProxy()
In [4] used 0.0391 MiB RAM in 0.10s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 33.32 MiB

In [5]: lp
Out[5]: <__main__.LocalProxy at 0x10324e5f0>
In [5] used 0.0117 MiB RAM in 0.10s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 33.33 MiB

In [6]: class LocalProxy(object):
...: pass
...:
In [6] used 0.4688 MiB RAM in 0.11s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 33.80 MiB

In [7]: lp = LocalProxy()
In [7] used 0.0508 MiB RAM in 0.10s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 33.85 MiB

In [8]: lp
Out[8]: <__main__.LocalProxy at 0x103349110>
In [8] used 0.0039 MiB RAM in 0.11s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 33.86 MiB

--------------------------------------- 看看楼上老哥的例子 -------------------------------------------------

In [9]: class C(object):
...: __slots__ = ('x', 'y', '__dict__')
...: def __init__(self):
...: self.x = 1
...: self.y = 2
...:
In [9] used 0.2305 MiB RAM in 0.10s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 34.09 MiB

In [10]: c = C()
In [10] used 0.0000 MiB RAM in 0.10s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 34.09 MiB

In [11]: c
Out[11]: <__main__.C at 0x103147c68>
In [11] used 0.0039 MiB RAM in 0.11s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 34.09 MiB

In [12]: class C(object):
...: def __init__(self):
...: self.x = 1
...: self.y = 2
...:
In [12] used 0.0430 MiB RAM in 0.11s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 34.13 MiB

In [13]: c = C()
In [13] used 0.0000 MiB RAM in 0.10s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 34.13 MiB

In [14]: c
Out[14]: <__main__.C at 0x10335d210>
In [14] used 0.0000 MiB RAM in 0.10s, peaked 0.00 MiB above current, total RAM usage 34.13 MiB


事实证明确实是为了尽可能的省内存，想省内存，但是又不想丢弃 __dict__，__weakref__ 这两个功能
只能说细真的细

@aijam
@j0hnj
@zh826256645

我明白了，是为了能够转发 被代理 obj 的__dict__属性，我看了别处对`LocalProxy`的使用没有动态新增实例属性，而`LocalProxy`的实现里唯一的属性（除开`__slots__`里的属性）是这个：

```python
@property
def __dict__(self):
try:
return self._get_current_object().__dict__
except RuntimeError:
raise AttributeError('__dict__')
```

LocalProxy 确实有点东西，是再看 flask 的源码吗？

@zh826256645
是的，想看看 Flask 的 ctx 怎么实现的