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我們都知道如果內(nèi)存過多會(huì)導(dǎo)致電腦運(yùn)行速度的變慢，在進(jìn)行內(nèi)存釋放之前，我們應(yīng)該先檢測(cè)一下內(nèi)存具體占用的數(shù)量是多少，而不是一味的追求內(nèi)存的優(yōu)化。只有找到內(nèi)存占用的數(shù)量，才好根據(jù)情況對(duì)應(yīng)不同的內(nèi)存釋放方法。下面我們從檢測(cè)內(nèi)容占用的情況分析，再進(jìn)一步提出解決問題的代碼。
定制開發(fā)可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行定制，網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作構(gòu)思過程中功能建設(shè)理應(yīng)排到主要部位公司網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作的運(yùn)用實(shí)際效果公司網(wǎng)站制作網(wǎng)站建立與制做的實(shí)際意義
內(nèi)存占用檢測(cè)
下面的代碼塊可以檢查變量 variable 所占用的內(nèi)存。
import sys variable = 30 print(sys.getsizeof(variable)) # 24
Python是一個(gè)解釋器，我們可以在任何時(shí)候擴(kuò)展我們的類，例如，添加一個(gè)新的字段:
d1 = DataItem("Alex", 42, "-")
print ("get_size(d1):", get_size(d1))
d1.weight = 66
print ("get_size(d1):", get_size(d1))非常好，但是如果我們不需要這個(gè)功能呢？我們能強(qiáng)制解釋器來指定類的列表對(duì)象使用__slots__命令：
class DataItem(object): __slots__ = ['name', 'age', 'address'] def __init__(self, name, age, address): self.name = name self.age = age self.address = address
更多信息可以在文檔(RTFM)中找到，其中寫到“__ dict__和__weakref__”。使用__dict__節(jié)省的空間非常大”。
我們確認(rèn)：是的，確實(shí)很重要，get_size (d1)返回…64字節(jié)，而不是460字節(jié)，即少7倍。另外，創(chuàng)建對(duì)象的速度要快20%(請(qǐng)參閱本文的第一個(gè)屏幕截圖)。
真正使用如此大的內(nèi)存增益并不是因?yàn)槠渌_銷。通過簡(jiǎn)單地添加元素，創(chuàng)建一個(gè)100,000的數(shù)組，并查看內(nèi)存消耗:
data = []
for p in range(100000):
data.append(DataItem("Alex", 42, "middle of nowhere"))
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
total = sum(stat.size for stat in top_stats)
print("Total allocated size: %.1f MB" % (total / (1024*1024)))
我們不使用__slots__占用內(nèi)存16.8MB，使用時(shí)占用6.9MB。這個(gè)操作當(dāng)然不是最好的，但是確實(shí)代碼改變的最小的。（Not 7 times of course, but it’s not bad at all, considering that the code change was minimal.）
以上就是我們解決內(nèi)存占用的代碼方法了，關(guān)鍵還是要先從內(nèi)存具體占用的情況開始分析，然后再進(jìn)行下一步的代碼操作。更多Python學(xué)習(xí)指路:PyThon學(xué)習(xí)網(wǎng)教學(xué)中心。
本文名稱：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：內(nèi)存占用如何python3中的代碼解決？
網(wǎng)站路徑：http://www.5511xx.com/article/cdcpshi.html
