Python 中大量对象创建确实会带来明显的性能开销，核心原因在于内存分配、初始化函数调用、引用计数更新和垃圾回收压力。这不是“写法错误”，而是语言运行时机制决定的客观限制。
对象创建开销主要来自哪几块？
每次 MyClass() 执行时，CPython 会依次做：
- 在堆上分配内存（涉及内存池管理，小对象走
obmalloc，仍有开销） - 调用
__new__（默认由object.__new__完成，但需查找和分发） - 调用
__init__（哪怕空方法，也是函数调用+栈帧创建） - 为每个对象维护引用计数（
ob_refcnt更新）和类型指针（ob_type） - 若对象含可变属性（如
dict），实例字典的创建本身就有哈希表初始化成本
哪些场景特别容易踩坑？
以下模式在循环中高频出现时，性能下降显著：
-
列表推导式里创建新对象：
[DataItem(x, y) for x, y in pairs] - 解析数据流时逐条封装：CSV/JSON 每行生成一个对象，而非复用或延迟构建
-
算法中间结果全缓存为对象：比如图遍历中把每个节点状态都建
State实例，而非用元组或命名元组 -
过度使用类代替简单结构：仅存两三个字段却定义完整类，没用
__slots__，也没考虑namedtuple或dataclass(frozen=True)
实用优化策略（按优先级排序）
不必一开始就重构，先定位瓶颈（用 cProfile 或 memory_profiler 确认对象创建是热点）。确认后可选：
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-
用
__slots__</strong></li> <li><strong>用 <code>collections.namedtuple
或typing.NamedTuple替代轻量数据容器：不可变、无__dict__、内存紧凑、创建快 2–3 倍 -
批量预分配 + 复用对象：适合生命周期可控的场景，例如用对象池（
queue.LifoQueue管理闲置实例），避免反复 new/delete -
延迟构建（lazy instantiation）：只存原始数据（如字典或元组），访问属性时才触发计算或转换，配合
@property或__getattr__ - 换结构，绕开对象：用 NumPy 数组、Pandas DataFrame、或纯 Python 列表+索引映射，把字段垂直拆开存储（AOS → SOA），尤其适合数值密集场景
一个小对比示例
假设要存 10 万个二维点：
- 普通类（无
__slots__）：约 450ms，内存 ~80MB - 加
__slots__ = ('x', 'y')：约 320ms，内存 ~55MB - 用
NamedTuple：约 180ms，内存 ~30MB - 两个
array.array('d')分别存 x/y：约 60ms，内存 ~1.6MB
选择取决于你是否需要方法、继承、动态属性——不是越“面向对象”越好，而是看数据规模和访问模式。
