python对象内存布局由pyobject头（含引用计数和类型指针）与后续数据组成；实例属性存于__dict__字典，方法调用通过动态绑定实现；__slots__禁用__dict__并直接分配字段以节省内存和加速访问。
Python 中的类和对象在内存中并不是简单的数据容器，而是由一套精巧的对象模型支撑的动态结构。理解其内存布局，关键不在于“地址”或“字节”，而在于 类型指针、属性存储方式、方法绑定机制 三者的协同关系。
对象底层：PyObject + 实际数据
每个 Python 对象（如 a = 3、obj = MyClass()）在 C 层都对应一个 PyObject 结构体，它包含两个核心字段：
- ob_refcnt：引用计数，用于垃圾回收
-
ob_type：指向该对象所属类型的指针（例如
int、dict或自定义类的PyTypeObject）
真正存放数据的部分（如整数的值、列表的元素指针数组、实例的属性字典）则紧跟在 PyObject 之后，由具体类型决定布局。比如 int 对象额外存一个 ob_digit 数组，而用户定义的实例默认只预留一个指向 __dict__ 的指针位置。
实例对象的属性去哪儿了？
普通实例（未使用 __slots__）的属性全部存在一个独立的字典对象中，即 obj.__dict__。这个字典本身也是一个 Python 对象，有自己的 PyObject 头和哈希表结构。
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- 执行
obj.x = 10，实际是往obj.__dict__这个字典里插入键值对'x': 10 - 访问
obj.x时，解释器先查obj.__dict__；没找到再沿obj.__class__.__mro__查类和父类的__dict__ - 因此，实例属性和类属性物理上完全分离——类属性存在类对象的
__dict__中，不占用每个实例的内存
方法调用不是“复制代码”，而是创建绑定方法对象
当你写 obj.method()，Python 并没有把函数体拷进对象里。整个过程分三步：
- 从
obj.__class__开始，在 MRO 链上查找名为method的属性 - 如果找到的是一个函数对象（
function），就用obj和该函数构造一个新的method对象（即绑定方法） - 调用时，这个绑定方法自动把
obj作为第一个参数（self）传给原函数
也就是说，方法调用开销主要来自“查找 + 绑定”这两步，而不是存储冗余代码。这也是为什么给实例动态添加方法（如 obj.f = lambda: ...）后，它不会自动获得 self——因为那只是一个普通函数赋值，未经过绑定逻辑。
__slots__ 改变了什么？
当类定义了 __slots__ = ['x', 'y']，Python 就不再为每个实例创建 __dict__ 字典，而是直接在实例内存块中按顺序分配固定字段（类似 C struct）。
- 节省内存：避免字典哈希表的额外开销（约 240 字节起步）
- 加速属性访问：跳过字典查找，直接通过偏移量读取字段
- 限制灵活性：不能动态添加未在
__slots__中声明的属性，也不能再有__dict__
注意：__slots__ 只作用于定义它的类的**直接实例**，子类除非也定义 __slots__，否则仍会拥有 __dict__。
