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内存占用如何python3中的代码解决?

小妮浅浅

我们都知道如果内存过多会导致电脑运行速度的变慢,在进行内存释放之前,我们应该先检测一下内存具体占用的数量是多少,而不是一味的追求内存的优化。只有找到内存占用的数量,才好根据情况对应不同的内存释放方法。下面我们从检测内容占用的情况分析,再进一步提出解决问题的代码。


内存占用检测

下面的代码块可以检查变量 variable 所占用的内存。

import sys 
 
variable = 30 
print(sys.getsizeof(variable)) # 24

Python是一个解释器,我们可以在任何时候扩展我们的类,例如,添加一个新的字段:

d1 = DataItem("Alex", 42, "-")
print ("get_size(d1):", get_size(d1))
d1.weight = 66
print ("get_size(d1):", get_size(d1))


非常好,但是如果我们不需要这个功能呢?我们能强制解释器来指定类的列表对象使用__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


更多信息可以在文档(RTFM)中找到,其中写到“__ dict__和__weakref__”。使用__dict__节省的空间非常大”。

我们确认:是的,确实很重要,get_size (d1)返回…64字节,而不是460字节,即少7倍。另外,创建对象的速度要快20%(请参阅本文的第一个屏幕截图)。

 

真正使用如此大的内存增益并不是因为其他开销。通过简单地添加元素,创建一个100,000的数组,并查看内存消耗:

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)))

我们不使用__slots__占用内存16.8MB,使用时占用6.9MB。这个操作当然不是最好的,但是确实代码改变的最小的。(Not 7 times of course, but it’s not bad at all, considering that the code change was minimal.)

以上就是我们解决内存占用的代码方法了,关键还是要先从内存具体占用的情况开始分析,然后再进行下一步的代码操作。更多Python学习指路:PyThon学习网教学中心

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