這篇文章給大家分享的是有關(guān)python3中內(nèi)存占用怎么用代碼解決的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧。

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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(lái)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(guò)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.）

感謝各位的閱讀！關(guān)于python3中內(nèi)存占用怎么用代碼解決就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

分享名稱：python3中內(nèi)存占用怎么用代碼解決
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