python字典占内存大
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测量、建议!你所使用的Python对象占用了多少内存?(附代码)作者:Gigi Sayfan 翻译:吴振东 校对:吴金笛 本文约3300字,建议阅读10分钟。 本文将介绍多种Python对象分别所占用的内存,并解释所选择的测量方法和函数,为节省内存提供建议。 Python是一种很棒的编程语言。不过它的运行速度很慢,这是由于它具有极大的灵活性和动态特征所造成的。对于许多应用和领域来说,考虑到它们的要求和各种优化技术,这并不能算是一个问题。众所周知,Python对象图(列表、元组和基元类型的嵌套字典)占用了大量内存。这可能是一
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如何优化Python占用的内存概述 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Dict来实现上述例子的需求很简单。 >>> ob = {'x':1, 'y':2, 'z':3} >>> x = ob['x'
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老Python总结的字典相关知识字典 Python中的字典(dict)也被称为映射(mapping)或者散列(hash),是支持Python底层实现的重要数据结构。 同时,也是应用最为广泛的数据结构,内部采用hash存储,存储方式为键值对,需要注意的是键(key)必须为不可变类型,而值(value)可以是任意类型。 字典本身属于可变容器类型,其中一组键值对被视为容器中的一组数据项。 字典的优点是单点查找速度极快,而不能够支持范围查找,此外也比较占用内存。 ## 基本声明 以下是使用类的形式进行声明: userInfo = dict(name="Yun
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总结:11个Python3字典内置方法大全及示例概述 字典有着类似列表的高灵活度的特点,而与列表通过偏移索引的存取元素的方式不同,字典是通过无序的键来存取键值对的,即字典是任意对象的无需集合,可在原处增加或减少,且支持任意深度的嵌套(即可以包含诸如列表,其他的字典等),下面就介绍了Python提供的11个字典内置方法的基本概述及简单示例。 方法 描述 clear 清除字典中所有键值对 copy 对字典进行浅拷贝,如需详细了解可以参考上上节可变对象的浅拷贝和深拷贝详解《Python列表赋值,复制,深拷贝以及5种浅拷贝详解》 from
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- 6. 字典 字典由键和对应值成对组成,字典中所有的键值对放在 {} 中间,每一对键值之间用逗号分开,例如:{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性,例如一本书,有书名、作者名、出版社等各种属性,可以使用字典描述如下:>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行,创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行,使用字符串 ‘title’ 作为键(索引)访问字典中对应的值在第 4 行,使用字符串 ‘author’ 作为键(索引)访问字典中对应的值在第 6 行,使用字符串 ‘press’ 作为键(索引)访问字典中对应的值
- Python 数据类型详细篇:字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型,这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典,字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样,具体不一样在哪里我们一起来看一下:
- 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成,字典中所有的键值对放在 {} 中间,每一对键值之间用逗号分开,例如:{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性,例如一本书,有书名、作者名、出版社等各种属性,可以使用字典描述如下:>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行,创建了一个字典用于描述一本书;在第 2 行,使用字符串 ‘title’ 作为键(索引)访问字典中对应的值;在第 4 行,使用字符串 ‘author’ 作为键(索引)访问字典中对应的值;在第 6 行,使用字符串 ‘press’ 作为键(索引)访问字典中对应的值。
- Python 内置函数 Python 解释器内置了很多函数,不用 import 即可使用这些内置函数。本小节讲解了 Python 中常见的内置函数,我们将这些函数分为 7 大类:类别功能系统帮助获取函数的使用帮助文件 IO读取标准输入、写标准输出、打开文件类型转换将整数转换为字符串、将字符串转换为整数数学运算常见的数学运算函数,例如:max 和 min复合数据类型列表、元组、字典等数据类型的构造对序列的操作对序列进行排序、筛选、映射面向对象相关判断类型之间的归属关系
- 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型,关于 for 循环语句的详细用法,请参考词条 Python 的循环控制语句。
- 1.2 自动内存管理 在计算机发展的早期,硬件性能很差,为了最大程度的压榨硬件性能,编程语言提供了手动管理内存的机制。手动管理内存的机制的优点在于能够有效规划和利用内存,其缺点在于太繁琐了,很容易出错。随着计算机的发展,硬件性能不断提高,这时候出现的编程语言,例如:Java、C#、PHP、Python,则提供了自动管理内存的机制:程序员申请内存后,不需要再显式的释放内存,由编程语言的解释器负责释放内存,从根本上杜绝了 “内存泄漏” 这类错误。在下面的 Python 程序中,在无限循环中不断的申请内存:class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = agewhile True: person = Person('tom', 13)类 Person 包含两个属性:name 和 age在 while 循环中,使用类 Person 生成一个实例 person需要申请一块内存用于保存实例 person 的属性Python 解释器运行这个程序时,发现实例 person 不再被引用后,会自动的释放 person 占用的空间。因此这个程序可以永远的运行下去,而不会把内存耗尽。
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