python中生成器对象的大小

内容导读

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内容图文

对于以下代码：

import sys
x=(i for i in range(1,11))
print x


print 'Before starting iterating generator size is' ,sys.getsizeof(x)

print 'For first time'
for i in x:
    print i

print 'For second time , does not print anything'    
for i in x:
    print i # does not print anything

print 'After iterating generator size is' ,sys.getsizeof(x)

输出是：

<generator object <genexpr> at 0x014C1A80>
Before starting iterating generator size is 40
For first time
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
For second time
After iterating generator size is 40

生成器对象的大小最初是40,当我完成迭代时它仍然是40.但是没有元素从第二个循环引用.

为什么生成器对象在创建时会占用相同的内存,并且在完成迭代时会占用相同的内存？

解决方法:

发电机在内存中占用的空间只是簿记信息.其中保留了对框架对象的引用(管理正在运行的Python代码,例如本地代码),现在它正在运行,并保留对代码对象的引用.而已：

>>> x=(i for i in range(1,11))
>>> dir(x)
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'next', 'send', 'throw']
>>> x.gi_frame
<frame object at 0x1053b4ad0>
>>> x.gi_running
0
>>> x.gi_code
<code object <genexpr> at 0x1051af5b0, file "<stdin>", line 1>

这只是3个引用,加上通常的Python对象类型信息(思考引用计数)和弱引用列表;这是大约4个指针,一个整数和一个结构,在你的系统上占用40个字节(在我的系统上,64位OS X,它是80个字节). sys.getsizeof()报告在C中实现的该结构的大小,并且它不会递归指针.

因此,当您运行生成器时,该内存量不会更改.引用的帧可能会改变使用的内存量(如果生成器表达式引用大对象朝向一端或另一端)但是您不会在生成器对象上看到sys.getsizeof()的结果;改为查看框架本地：

>>> next(x)
1
>>> x.gi_frame.f_locals
{'i': 1, '.0': <listiterator object at 0x105339dd0>}

.0对象是生成器在for循环中使用的range()迭代器,i是for循环目标. listiterator是另一个可迭代对象,它具有对列表range()的私有引用以及位置计数器,因此每次请求它时它都可以产生下一个元素.

您无法查询生成器的元素大小;无论如何,它们都会根据需要生成元素,你不能事先“知道”它们会产生多少,也不能知道它们在运行后产生了多少. sys.getsizeof()肯定不会告诉你;它无论如何都是一种测量内存占用的工具,如果你想知道总占用空间,你必须递归测量所有引用的对象.

你可以看到发电机已完成从框架的运行;一旦完成就会被清除：

>>> x.gi_frame
<frame object at 0x1053b4ad0>
>>> list(x)
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> x.gi_frame is None
True

所以最后,用于生成器的内存驻留在帧中的结构中(本地,可能是全局,这些名称空间中的每个对象可能再次引用其他对象),并且当生成器完成时,帧被清除并且生成器.gi_frame指针被更改为指向None单例,如果引用计数已降至0,则将帧清除.

所有这些只适用于发电机,而不适用于一般的迭代;生成器是Python代码,因此可以深入反思.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python中生成器对象的大小全部内容，希望文章能够帮你解决python中生成器对象的大小所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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