/usr/bin/env python Try to determine how much RAM is currently being used per program....For e.g. all python programs starting with "#!/usr/bin/env python" will be grouped under python....2.6.16 import getopt import time import errno import os import sys try: # md5 module is deprecated on python
Python采用基于值的内存管理方式，如果为不同变量赋值为相同值，这个值在内存中只保存一份，多个变量指向同一个值的内存空间首地址，这样可以减少内存空间的占用，提高内存利用率。...Python启动时，会对[-5, 256]区间的整数进行缓存。也就是说，如果多个变量的值相等且介于[-5, 256]区间内，那么这些变量共用同一个值的内存空间。...对于区间[-5, 256]区间之外的整数，同一个程序中或交互模式下同一个语句中的同值不同名变量会共用同一个内存空间，不同程序或交互模式下不同语句不遵守这个约定。例如： ?...Python不会对实数进行缓存，交互模式下同值不同名的变量不共用同一个内存空间，同一个程序中的同值不同名变量会共用同一个内存空间。短字符串会共同一个内存空间，而长字符串不遵守这个约定。
我们可以看到，内存的使用量从 7.9Mb 降到了 1.5 Mb，减少了 80% 以上。但这对原始数据框的影响并不大，因为本身整数列就非常少。 现在，让我们来对浮点型数列做同样的事情。...让我们创建一个原始数据框的副本，然后分配这些优化后的数字列代替原始数据，并查看现在的内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字列的内存使用量，但是从整体来看，我们只是将数据框的内存使用量降低了 7%。...比较数字和字符串的存储方式 对象类型代表了 Python 字符串对象的值，部分原因是 NumPy 缺少对字符串值的支持。...当每个指针占用一字节的内存时，每个字符的字符串值占用的内存量与 Python 中单独存储时相同。...此外，对象列的内存使用量已经从 752MB 将至 52MB，减少了 93%。现在，我们将其与数据框的其余部分结合起来，再与我们最开始的 861MB 的内存使用量进行对比。
Python的小整数池 小整数池目的：节省内存，提高执行效率。 Python中的一切东西皆为对象，那么每次给变量赋值是不是都需要新建一个对象呢？...对于这个问题，Python明智地将整数分成了小整数和大整数两种类型，对于两种不同类型的数据分别采取了不同的方案： 小整数：将这部分有限的整数缓存于内存中，可共享。...大整数：将其放入使用单链表维护的对象池中，非共享，及每次创建都需要为其分配一块新的内存，即使内存中已经存在相同的整数。 需要注意的是：Python实现int的时候有个小整数池。...为了避免因创建相同的值而重复申请内存空间所带来的效率问题， Python解释器会在启动时创建出小整数池，范围是[-5,256]。...该范围内的小整数对象是全局解释器范围内被重复使用，永远不会被垃圾回收机制回收。 另外创建变量的值如果相同的话，创建的时间间隔又比较短，那么他们的内存空间的值是相同的。
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题，这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要，在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。...本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils，这两个库可以帮助我们了解内存和显存的消耗。...MiB 这里，峰值内存（peak memory）是运行此代码的进程消耗的内存。...增量只是由于添加这行代码而需要/消耗的内存。同样的逻辑也适用于以下其他的显示。 2、查找函数的内存消耗 在调用函数的行的开头添加魔法函数。...我们必须创建 python 脚本并通过命令行运行它。
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题，这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要，在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。...本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils，这两个库可以帮助我们了解内存和显存的消耗。...MiB 这里，峰值内存（peak memory）是运行此代码的进程消耗的内存。...如果不指定interval的话，默认是0.1s记录一次内存值，这样速度块的一些代码的内存变化可能未在mprofile里面记录下来(但命令行会输出每一行执行后的值)，建议比对命令行输出结果和mprofile...里面记录的值，调整interval，使得mprof plot可以更加准确。
三个整数使用input提示用户输入，求三个整数中的最大值。...#方法一：if...elif判断 #三个数两两进行比较 # while True: # try: # #从控制台获取输入的三个整数 # a = int(input...\033[0m") #方法二：if分支嵌套 #三个值依次进行比较,取出最大值 # while True: # try: # #从控制台获取输入的三个整数 #...\033[0m") # #方法三：两个值进行比较得到最大值，第三个值再与最大值进行比较 # while True: # try: # #从控制台获取输入的三个整数 #...\033[0m") ITester软件测试小栈（ID：ITestingA），专注于软件测试技术和宝藏干货分享，每周准时更新原创技术文章，每月不定期赠送技术书籍，愿我们在更高处相逢。
Python采用基于值的内存管理模式，相同的值在内存中只有一份。这是很多Python教程上都会提到的一句话，但实际情况要复杂的多。什么才是值？什么样的值才会在内存中只保存一份？这是个非常复杂的问题。...0、首先明确一点，整数、实数、字符串是真正意义上的值，而上面那句话中的“值”主要指整数和短字符串。...1、对于[-5, 256]之间的整数，会在内存中进行缓存，任何时刻在内存中只有一份。 ? 对于任意对象，系统会维护一个计数器时刻记录该对象被引用的次数。...对于[-5, 256]之间的整数，系统会进行缓存，系统本身也有大量对象在引用这些值。 ? 不在[-5, 256]之间的整数，系统不会进行缓存。 ? 2、然而，在下面的情况中，却又打破了这个规律。 ?...那是不是可以说，如果把大整数放进列表或元组中，在内存中就只有一份了呢？错！不能这么说。准确地说，应该是同一个列表或元组中的大整数在内存中会保存一份。 ?
举个例子，单词 Python (区分大小写) ： 这幅图来自：books.google.com/ngrams… ，描绘了单词 ‘Python’ 的使用量随时间的变化。...Python可以轻易地一次性地处理千兆的数据，但是当数据是损坏的和已加工的，速度就会变慢而且内存效率也会变低。...在 python/numpy 中处理字符串很复杂。字符串在 python 中的内存开销是很显著的，并且 numpy 只能够处理长度已知而且固定的字符串。...在某些地方（像 ngrams 数据），8 比特的整型就有点过度，并且浪费内存（总的 ndarray 有 38Gb，dtypes 可以轻易的减少其 60%）。...这可以在一些用例下更快地减少加载数据的体积。
这个方法默认情况下返回一个近似的内存使用量，现在我们设置参数memory_usage为'deep'来获得准确的内存使用量： 我们可以看到它有171907行和161列。...由于不同类型的数据是分开存放的，我们将检查不同数据类型的内存使用情况，我们先看看各数据类型的平均内存使用量： 由于不同类型的数据是分开存放的，我们将检查不同数据类型的内存使用情况，我们先看看各数据类型的平均内存使用量...选对比数值与字符的储存 object类型用来表示用到了Python字符串对象的值，有一部分原因是Numpy缺少对缺失字符串值的支持。...为了介绍我们何处会用到这种类型去减少内存消耗，让我们来看看我们数据中每一个object类型列中的唯一值个数。 可以看到在我们包含了近172000场比赛的数据集中，很多列只包含了少数几个唯一值。...下面的代码中，我们用Series.cat.codes属性来返回category类型用以表示每个值的整型数字。 可以看到，每一个值都被赋值为一个整数，而且这一列在底层是int8类型。
近日，一位科技博主分享了一则早年间真实发生的一个 Bug 事件，因为一个“灾难性”的软件版本发布间接地导致了曾可以与 Reddit 匹敌的科技网站 Digg 分崩离析，最终让这家曾经估值高达 1.6 亿美元的公司被以...万万没想到的是，经历了两年改版重写，再到耗时一个月的寻找 Bug，最终的问题竟是与 Python 的一个函数有关，然而彼时再想修复，似乎一切已为时已晚。...Digg 的 API 服务器是一个 Python Tornado 服务，它将 API 调用到 Python 后端层，即 Bobtail（前端是 Bobcat），其中一个最经常被访问的端点是用来通过用户的名字或...因为它支持按名字或 ID 检索，所以它把两个参数的默认值都设置为空列表。...谁曾想，Digg 也是互联网的宠儿，估值曾达到过 1.6 亿美元，登上过《商业周刊》的封面，Google 也曾计划以 2 亿美元将它收入囊中。
举个例子，单词 Python (区分大小写)： ? 这幅图来自：books.google.com/ngrams/grap…，描绘了单词 Python 的使用量随时间的变化。...Python可以轻易地一次性地处理千兆的数据，但是当数据是损坏的和已加工的，速度就会变慢而且内存效率也会变低。...在 python/numpy 中处理字符串很复杂。字符串在 python 中的内存开销是很显著的，并且 numpy 只能够处理长度已知而且固定的字符串。...在某些地方（像 ngrams 数据），8 比特的整型就有点过度，并且浪费内存（总的 ndarray 有 38Gb，dtypes 可以轻易的减少其 60%）。...这可以在一些用例下更快地减少加载数据的体积。
举个例子，单词 Python (区分大小写)： ? 这幅图来自：books.google.com/ngrams/grap…，描绘了单词 'Python' 的使用量随时间的变化。...Python可以轻易地一次性地处理千兆的数据，但是当数据是损坏的和已加工的，速度就会变慢而且内存效率也会变低。...在 python/numpy 中处理字符串很复杂。字符串在 python 中的内存开销是很显著的，并且 numpy 只能够处理长度已知而且固定的字符串。...在某些地方（像 ngrams 数据），8 比特的整型就有点过度，并且浪费内存（总的 ndarray 有 38Gb，dtypes 可以轻易的减少其 60%）。...这可以在一些用例下更快地减少加载数据的体积。
该向量具有 8 位整数维度，其中每个维度的范围为 -128, 127。这比当前具有 32 位浮点维度的向量小 4 倍，这可以节省大量空间。...这就是量化过程的作用。量化涉及减少用于表示向量每个维度的位数。这可以通过将值四舍五入到可以用较小类型表示的最近可能值来实现。虽然这可能导致小量的精度损失，但它可以极大地提高效率并减少存储要求。...通过使用量化，我们可以减小这些文件的大小，同时仍然保持合理的质量水平。同样的，如果在基准测试下，我们能看到精度损失很少，该技术则同样对文本向量的压缩有效。...量化是获取较大值集并将其映射到较小值集的过程。更具体地说，在我们的例子中，这将获取 32 位浮点数的范围，并将其映射到向量中每个维度的 8 位整数的范围。（这不应与降维混淆，这是一个不同的主题。...），由 Google 构建，用于 BEIR嵌入模型是sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2使用前面的示例 Python 片段将量化生成 8 位整数向量应用于从数据收集的
小编创建了一个Python学习交流QQ群：778463939 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！...你不再需要在Python代码中专门去生成元素索引，而是将所有这些工作都交给enumerate()函数处理即可。这样，你的代码将更容易被阅读，而且减少写错代码的影响。...小编创建了一个Python学习交流QQ群：778463939 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！...事实上他的部分魔法是通过Python迭代器来实现的。意思就是每个元素的索引是懒加载的（一个接一个，用的时候生成），这使得内存使用量很低并且保持这个结构运行很快。 ...索引值默认从0开始，但也可以将其设置为任何整数。
rdb 文件的工具，在分析内存的时候，我们主要用它生成内存快照。...从报错信息看，是由于缺少python-lzf包，根据提示直接使用pip install python-lzf命令进行安装 解决方法： # 在安装python-lzf之前，要安装python-devel依赖包...四、生成内存报告 生成CSV格式的内存报告。包含的列有：数据库ID，数据类型，key，内存使用量(byte)，编码。内存使用量包含key、value和其他值。 注意：内存使用量是近似的。...在一般情况下，略低于实际值。可以根据key或数据库ID或数据类型对报告的内容进行过滤。 内存报告有助于检测是否是应用程序逻辑导致的内存泄露，也有助于优化reids内存使用情况。...输出字段说明： database ：key在redis的db type ：key类型 key ：key值 size_in_bytes ：key的内存大小(byte) encoding ：value的存储编码形式
小编创建了一个Python学习交流QQ群：778463939 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！...你不再需要在Python代码中专门去生成元素索引，而是将所有这些工作都交给enumerate()函数处理即可。这样，你的代码将更容易被阅读，而且减少写错代码的影响。...小编创建了一个Python学习交流QQ群：778463939 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！...事实上他的部分魔法是通过Python迭代器来实现的。意思就是每个元素的索引是懒加载的（一个接一个，用的时候生成），这使得内存使用量很低并且保持这个结构运行很快。...索引值默认从0开始，但也可以将其设置为任何整数。
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