使用 lru_cache 实现缓存/记忆我在之前的博客中介绍过这一技巧，但我认为它值得用一个简单例子再次进行说明：importfunctoolsimporttime#cachingupto12differentresults@functools.lru_cache(maxsize=12)defslow_func(x):time.sleep(2)#Simulatelongcomputationreturnxslow_func(1)#...waitingfor2secbeforegettingresults...
显而易见，内置数据类型运行很快，尤其是与自定义类型（例如树或链表）相比。主要是因为内置程序是用C语言实现的，远超过用Python编码的运行速度。使用lru_cache缓存/记忆 我已经在上一篇博文中讲过这块内容，但在此还是要用简单的示例说明：import functoolsimport time# caching up to 12 different results@functool...
lines = [line.strip() for line in open(filename)] return [process(line) for line in lines] # 优化后 def process_large_file(filename): return (process(line.strip()) for line in open(filename)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 利用多核CPU: 复制 from multiprocessing import Pool def...
可以在每次处理完任务后,清空缓存对象。 # 清空缓存cache.clear() 1. 2. 三、类图 CacheObject- data: dict+__init__()+get_data(key)+set_data(key, value)+clear() 四、关系图 CACHE_OBJECTPROCESS_TASKUsesUses 通过上述步骤和代码,你可以实现在Python中使用多进程来释放缓存的需求。这样可以提高程序的...
'_cache', '_ctx','_get_tasks', '_guarded_task_generation', '_handle_results', '_handle_tasks','_handle_workers', '_help_stuff_finish', '_initargs', '_initializer','_inqueue', '_join_exited_workers', '_maintain_pool', '_map_async','_maxtasksperchild', '_outqueue', '_pool...
①psutil (python systemandprocess utilities)是一个跨平台的第三方库,能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包扩CPU、内存、磁盘、网络等)信息。 ②psutil主要用于系统监控、分析、限制系统资源和进程的管理。 ③psutil库实现了ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、...
fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache(maxsize=128)deffibonacci(n):ifn<2:returnnreturnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2) 使用__slots__优化内存: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 classPoint:__slots__=['x','y']def__init__(self,x,y):self.x=x ...
'_cache', '_ctx','_get_tasks', '_guarded_task_generation', '_handle_results', '_handle_tasks','_handle_workers', '_help_stuff_finish', '_initargs', '_initializer','_inqueue', '_join_exited_workers', '_maintain_pool', '_map_async','_maxtasksperchild', '_outqueue', '_pool...
而文档里又说可以用process_time来代替，略微推测就知道在其他平台clock和process_time实现也应该是一样...
from multiprocessing import Process def func_one(): print("第一个子进程") print("子进程(一)大儿子:%s 父进程:%s" % (os.getpid(), os.getppid())) def func_two(): print("第二个子进程") print("子进程(二)二儿子:%s 父进程:%s" % (os.getpid(), os.getppid())) ...