以下是sys.getsizeof()和asizeof.asizeof()函数之间的关系图。 erDiagram Object ||--o|- Size Size { int size } Object { string name int memory_usage } Object--|{sys.getsizeof()}|- sys Object--|{asizeof.asizeof()}|- asizeof 通过以上步骤和代码示例,你应该能够了解如何在Python中查...
转:http://www.cnblogs.com/Lvkun/archive/2012/03/01/python_object_memory_usage.html Python 对象内存占用 (github地址) 之前写的脚本中,需要估计程序的内存占用,所以简单研究下Python各种对象在内存中占用
defget_memory_usage():# 开始跟踪内存分配tracemalloc.start()# 运行一些代码,以生成内存分配的跟踪信息# 这里可以是您的程序的一部分,或者是一个示例代码# 在这个例子中,我们将生成一些对象并对它们进行操作objects=[]for_inrange(10000):objects.append(object())# 获取当前的内存分配跟踪信息snapshot=tracemalloc...
classObjectPool:def__init__(self,object_creator):self._pool=[]self.object_creator=object_creatordefget(self):ifnotself._pool:returnself.object_creator()else:returnself._pool.pop()defput(self,obj):self._pool.append(obj)# 使用示例classMyExpensiveObject:def__init__(self):print("Creating an...
float64 rain_1h 48204 non-null float64 snow_1h 48204 non-null float64 clouds_all 48204 non-null int64 weather_main 48204 non-null object weather_description 48204 non-null object traffic_volume 48204 non-null int64 dtypes: float64(3), int64(2), object(3) memory usage: 3.3+ MB ''' ...
objs = [clz() for i in range(NUM_OF_INSTANCE)] print(tracemalloc.get_traced_memory()[0]) 上面的代码,主要是在每个实例的属性数目、并发存在的实例数目两个维度进行测试,并没有测试不同的属性类型。结果如下表: 实例数\属性数 3 10 30
file_path_real = file_path_real.replace(home_dir, FLASH_HOME_PATH, 1) file_list = glob.glob(file_path_real) return True if len(file_list) > 0 else False else: # Invoke the YANG interface if the file is not in the root directory of the flash memory. file_dir = file_dir + "...
Iterator is like range(11), compare to list = [0,1,...,10] all data is stored in memory. Iterator only generates values from looping through the object. # to get iterator from range function x = range(10) iter(x) x.__iter__() ...
'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2) memory usage: ...
值得一提的是,numpy.ndarray的dtype一定不能是object,不然子进程访问共享内存的时候一定segfault,但如果在主进程里访问共享内存就没事。 补充更新一下,上面的测试代码work_with_shared_memory函数里不能解引用np_array,比如print(np_array),不然会segfault。使用np_array.val和np_array.date则没有问题则是因为这两个...