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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程:內(nèi)存占用如何python3中的代碼解決?

我們都知道如果內(nèi)存過多會導致電腦運行速度的變慢,在進行內(nèi)存釋放之前,我們應該先檢測一下內(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)情況對應不同的內(nèi)存釋放方法。下面我們從檢測內(nèi)容占用的情況分析,再進一步提出解決問題的代碼。

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內(nèi)存占用檢測

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是一個解釋器,我們可以在任何時候擴展我們的類,例如,添加一個新的字段:

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功能呢?我們能強制解釋器來指定類的列表對象使用__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:是的,確實很重要,get_size (d1)返回…64字節(jié),而不是460字節(jié),即少7倍。另外,創(chuàng)建對象的速度要快20%(請參閱本文的第一個屏幕截圖)。

真正使用如此大的內(nèi)存增益并不是因為其他開銷。通過簡單地添加元素,創(chuàng)建一個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,使用時占用6.9MB。這個操作當然不是最好的,但是確實代碼改變的最小的。(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,關鍵還是要先從內(nèi)存具體占用的情況開始分析,然后再進行下一步的代碼操作。更多Python學習指路:PyThon學習網(wǎng)教學中心。


網(wǎng)站標題:創(chuàng)新互聯(lián)Python教程:內(nèi)存占用如何python3中的代碼解決?
URL標題:http://www.5511xx.com/article/cdcpshi.html