Python内存优化技巧：高效利用内存空间

最新推荐文章于 2024-11-11 10:45:00 发布

代码飞翔

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本文介绍了Python内存优化的几个关键技巧，包括使用生成器表达式和迭代器减少内存消耗，选择适当的数据结构如，分批处理大数据集，及时释放内存，以及使用内存映射文件处理大型文件。这些方法有助于在处理大量数据时提高程序的内存效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python内存优化技巧：高效利用内存空间

在Python编程中，内存管理是一个重要的方面。当处理大数据集或者需要处理大量数据时，内存消耗可能成为一个问题。本文将介绍一些针对Python内存优化的技巧，帮助您高效利用内存空间。

使用生成器表达式和迭代器

生成器表达式和迭代器是Python中非常强大的工具，可以帮助减少内存消耗。与列表推导相比，生成器表达式可以一次生成一个元素，而不是将所有元素存储在内存中。这对于处理大型数据集特别有用。

下面是一个示例，说明如何使用生成器表达式从文件中读取一行行的数据：

with open('data.txt') as f:
    lines = (line

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Python性能优化技巧：高效利用列表操作

CyberLancer的博客

10-07

209

在Python编程中，列表（List）是一种常用的数据结构，用于存储和操作一系列元素。然而，当处理大型数据集或需要频繁操作列表时，列表操作的效率可能成为性能瓶颈。为了提高程序的执行速度，我们可以采用一些优化技巧来高效利用列表操作。通过采用以上这些Python性能优化技巧，我们可以提高列表操作的效率，从而加快程序的执行速度。然而，在进行性能优化时，我们也要注意权衡代码的可读性和执行效率，避免过度优化导致代码难以理解和维护。根据具体的应用场景和需求，选择合适的优化技巧来提升代码性能。

详解python 内存优化

09-16

主要介绍了python 内存优化的相关资料，帮助大家更好的理解和学习python，感兴趣的朋友可以了解下

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python的使用_Python基础教程：（小窍门）如何优化Python占用的内存

weixin_39782433的博客

11-24

592

概述如果程序处理的数据比较多、比较复杂，那么在程序运行的时候，会占用大量的内存，当内存占用到达一定的数值，程序就有可能被操作系统终止，特别是在限制程序所使用的内存大小的场景，更容易发生问题。下面我就给出几个优化Python占用内存的几个方法。说明：以下代码运行在Python3。举个栗子我们举个简单的场景，使用Python存储一个三维坐标数据，x,y,z。Dict使用Python内置的数据结构Dic...

chatgpt赋能python：Python内存设置——如何优化你的Python代码性能

vacvefito的博客

06-02

696

Python在处理程序数据时，需要将其存储在内存中。默认情况下，Python使用一种名为“垃圾回收”的机制来管理内存。垃圾回收会自动释放不再被使用的内存空间。但是，在处理大量数据或执行复杂任务时，Python可能会使用大量内存，导致性能问题。为了避免这种情况，Python允许我们手动设置内存限制。我们可以设置最大使用的内存量，以确保程序不会超出内存限制而崩溃。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc。

python 优化内存

DXDSuper博客

07-25

2554

python 优化内存gc下面是python官方库对其的描述该gc模块提供以下功能：tracemalloc更多详细的信息可以查看官方对库的解释简单demo测试tracemalloc gc pip install gc 下面是python官方库对其的描述此模块提供可选垃圾收集器的接口。它提供了禁用收集器，调整收集频率和设置调试选项的功能。它还提供对收集器找到但无法释放的无法访问的对象的访问。由于...

Python 内存优化小技巧

2301_82000445的博客

02-13

1820

_slots__Python 作为一种动态类型编程语言，在 OOP 方面有更大的灵活性。在运行时向 Python 类中添加额外的属性和方法就是一个很好的例子。例如，下面的代码定义了一个名为 Author 的类。它最初有两个属性 name 和 age。然而，任何硬币都有两面。这种灵活性会浪费更多内存。因为 Python 中每个类的实例都会维护一个特殊的字典 (__dict__)，用于存储实例变量。由于字典的底层是基于哈希表的实现，因此字典本身的内存效率很低，因此字典会消耗大量内存。

【Python】深入探索Python中的内存优化技巧：__slots__与对象池的应用

最新发布

一个被知识诅咒的人

11-11

715

在Python中，大量创建和管理对象时会导致内存占用增加，尤其是对内存敏感的项目。在这种场景下，合理的内存优化策略显得尤为重要。__slots__是Python提供的优化类属性存储的工具，它能有效减少对象的内存占用。此外，对象池技术可以重用对象，减少频繁创建和销毁对象的开销。本文将详细介绍如何使用__slots__和对象池来实现内存优化，深入解析它们的工作原理，并提供丰富的代码示例，帮助读者掌握在实际项目中使用这两种方法进行内存优化的技巧。

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![【Python内存优化】：分析与优化排序算法的内存消耗](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/dd5cf8f8da59415cac2479d2553fb8a7.png) # 1....本文将深入探讨Python内存优化的重要性、原理以及实施策略

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python 内存优化_python的内存分析和处理

weixin_29499829的博客

02-19

286

2.内存分析和处理程序的运行离不开对内存的操作，一个软件要运行，须将数据加载到内存中，通过CPU进行内存数据的读写，完成数据的运算。2.1 程序内存浅析软件的程序在计算机中的执行，主要是通过数据单元、控制单元、执行单元共同协作，完成数据的交互达到程序处理数据的目的，在软件的执行过程中，由于系统内存和CPU的资源有限，所以有效的分解软件中的各项数据，将不同的数据加载到不同的内存部分以有效的运行程序，...

Python内存优化，节省内存字典ConstDict

巴山夜雨

11-06

3653

遇到问题：游戏服务器的怪物数据monsterdata.py 用字典表示，怪物字典数据基本做取值和修改处理，不额外增加字段，py文件大小100m，想办法节省内存，根据特点，不使用原生的dict数据结构，用ConstDict是去代替，内存节省到50m左右。 ConstDict python代替的dict数据结构若字典不会增加字段，只读/原字段修改使用ConstDict可节省内存 dict()内存主要消耗的地方： 1、dict扩容机制，预留内存空间 2、dict...

python通过__slots__优化内存

bianfan4327的博客

06-15

491

当程序需要大量实例的时候，可以用__slots__去实现内存优化，因为python解释器会创建__dict__属性去存储所有类实例的名字，我们知道因为哈希表的原因，字典的内存消耗比较大，我默认用tuple来存储，这样解释器就不会用字典去存储实例属性的名字了，从而达到节约内存的目的，__slots__里面不能放不存在的实例属性名，否则会抛出一场，不加__slots__属性，python解释器会自动设...

DAY12python内存优化

shanshuyue的博客

10-18

224

小整数与大整数对象池 python为了优化速度，使用了小整数对象池，避免为整数频繁申请和销毁内存空间。 python对小整数的定义是[-5,256]这些整数对象是提前建立好的，不会被垃圾回收。

Python：内存优化总结

weixin_44396481的博客

09-27

158

#Python为了优化速度，使用了小整数对象池，避免为正数频繁申请和销毁内存空间 #小整数值是[-5,256]，对象是提前建立好的，不会被垃圾回收 a=100 b=100 print(id(a)) print(id(b)) del a del b c=100 print(id(c)) a1=10000 b1=10000 print(id(a1)) print(id(b1)) del a1 del b1 c1=10000 print(id(c1)) #大整数池和小整数池的区别： # 结果都是一样的

内存不够用？Python优化内存利器

BUG？不存在的！

06-09

560

与列表、元组等容器类型不同的是，它们并不会把数据一次性读入内存，而是在需要使用时才生成数据。因此，当数据较大时，使用生成器和迭代器可以减少内存开销。在处理矩阵和表格等数据结构时，使用NumPy和Pandas能够优化内存使用。Python的垃圾回收机制会自动回收不再使用的内存。然而，有些大的对象可能需要更长时间才能被垃圾回收，从而占用了大量的内存。如何有效地优化Python内存？总之，Python中有许多优秀的工具可以帮助优化内存使用。比如，可以读取文件的部分数据进行处理，而不是一次性读取整个文件。

[python] 优化内存的方法 - 弱引用weakref

culeworks

06-21

569

weakref的使用方法

【Python】Kaggle知识点：内存优化方法

fengdu78的博客

04-01

1061

在Kaggle和日常的代码运行中，我们的内存总是受限的。那么我们在有限的内存中让代码跑起来呢？本文给出了一些解决方法。内存使用统计在进行内存优化之前，可以使用如下函数对进行使用的内存进行统计。importpsutil impotos defcpu_stats(): pid=os.getpid() py=psutil.Process(pid) memory_us...

python内存怎么存方法_手动释放Python的内存的方法

weixin_32001433的博客

01-29

674

在上文的优化中，对每500个用户，会进行一些计算并记录结果在磁盘文件中。原本以为这么做，这些结果就在磁盘文件中了，而不会再继续占用内存；但实际上，Python的大坑就是Python不会自动清理这些内存。这是由其本身实现决定的。具体原因网上多有文章介绍，这里就不copy了。本篇将贴一个笔者的实验脚本，用以说明Python确实存在这么一个不释放内存的现象，另外也提出一个解决方案，即：先del，再显式调...