我尝试通过ctypes包装一些C代码.尽管如此,我的代码(附在下面)是有用的,memory_profiler表明它在某处遇到了内存泄漏.我试图包装的基本C结构在’image.h’中定义.它定义了一个图像对象,包含一个指向数据的指针,一个指针数组(这里没有包含各种其他函数所需),以及一些形状信息. image.h的：#include <stdio.h> #include <stdlib.h>typedef struct image { double * data; /*< The main pointer to the image data*/ i3_flt **row; ...
我在50000个文档的语料库中使用GENSIM以及大约4000个特征的字典.我也有一个LSI模型已经准备好了. 现在,我想为每个添加的文档找到最高匹配功能.为了找到特定文档中的最佳功能,我正在为所有文档的每个功能运行gensim的相似性模块.这为我们稍后要使用的每个功能提供了分数.但是你可以想象,这是一个代价高昂的过程,因为我们必须迭代超过50000个索引并在每个索引上运行4000次迭代. 我需要一种更好的方法来实现这一点,因为我的系统在大约...
我有一个保存在文件中的字典.我从python交互式shell将字典加载到内存中,我的系统监视器说python进程消耗4GB.以下命令提供以下输出：size1 = sys.getsizeof(mydict)/(1024**2) print size196size2 = 0 for i in mydict.keys():size2 += sys.getsizeof(i) print size2/(1024**2)37size3 = 0 for i in mydict.keys():size3 += sys.getsizeof(mydict[i]) print size3/(1024**2)981size4 = 0 for i in mydict.keys():for j in mydict[i]...
我有类似于这样的代码：def memoryIntensiveFunction(x):largeTempVariable = Intermediate(x)processFunction(largeTempVariable,x)问题是变量temp在我的测试用例中类似于500 mb,但是当memoryIntensiveFunction完成时,该空间不会返回到OS.我知道这一点,因为使用guppy工具进行内存分析表明largeTempVariable被释放(即在Python中),但psutil表明它不是.我认为我看到了here所描述的效果.问题是这个过程是长时间运行的(即几小时),memor...
以下脚本生成100个大小为100000的随机词典,将每个(键,值)元组提供给队列,而一个单独的进程从队列中读取：import multiprocessing as mpimport numpy.random as nrdef get_random_dict(_dummy):return dict((k, v) for k, v in enumerate(nr.randint(pow(10, 9), pow(10, 10), pow(10, 5))))def consumer(q):for (k, v) in iter(q.get, 'STOP'):passq = mp.Queue() p = mp.Process(target=consumer, args=(q,)) p.start() for d in ...
如果我要包装一个C类：from ._ffi import ffi, libclass MyClass(object):def __init__(self):self._c_class = lib.MyClass_create()确保调用lib.MyClass_destroy(…)的最佳实践是什么？ cffi是否有某种类型的包装器,当Python对象是GC时会调用析构函数,例如：my_obj = managed(lib.MyClass_create(), destructor=lib.MyClass_destroy)或者该析构函数逻辑应该在类的__del__中？就像是：class MyClass(object):def __del__(self):if ...
我们有一个用Java编写的程序和一个用Python编写的程序,并且需要以乒乓方式将它们组合在一起,每次交换一个长度为100,000的整数数组,并花费大约0.1-1秒来完成它们的工作： > Java做了一些工作并触发一个长度为100,000的int数组到…> Python,它做了一些工作并发射一个长度为100,000的新数组回…> Java,它做了一些工作……等等 注意 >每个程序都需要等待另一个程序才能完成它.>它们将在同一台Linux机器上运行.>我们将进行蒙特卡罗模拟,...
我正在使用Keras和CNTK(后端) 我的代码是这样的：def run_han(embeddings_index, fname, opt)...sentence_input = Input(shape=(MAX_SENT_LENGTH,), dtype='int32')embedded_sequences = embedding_layer(sentence_input)l_lstm = Bidirectional(GRU(GRU_UNITS, return_sequences=True, kernel_regularizer=l2_reg, implementation=GPU_IMPL))(embedded_sequences)l_att = AttLayer(regularizer=l2_reg)(l_lstm) sentEn...
我有一个疑问.我需要在嵌入式系统上编写站点(内存64MB,HD 256MB),我已经有Python和SQLite了.我想为此使用Django,但我听说Django使用了很多内存.什么框架对我来说是最好的选择(我需要有会话和访问sqlite)？解决方法:如果只需要简单的功能,那么python simplehttpserver的嵌入式http服务器就是不错的选择. 如果你需要更高级的功能,CherryPy似乎是一个严肃的候选者,因为它能够像to run on an android platform一样嵌入式WebServer.
我们有一个只有一个解释器的系统.许多用户脚本都通过此解释器.我们希望限制每个脚本的内存使用量.只有进程,该进程为每个脚本调用tasklet.因为我们只有一个解释器和一个进程,所以我们不知道如何在每个脚本内存使用上设置上限.做这个的最好方式是什么解决方法:我认为这根本不可能.您的问题意味着您的tasklet使用的内存完全分离,可能并非如此. Python正在优化像整数这样的小对象.据我所知,例如代码中的每个3都使用相同的对象,这不是问...
我有一个程序加载和处理这种形式的大量图像：for fn in filenames:im = Image.open(fn)get_some_basic_stats(im)当在许多图像上运行时,Python进程最终使用大量内存 – 远远超过任何一个图像应该考虑的内容.不用说,这最终会导致页面文件颠簸. 我假设(虽然我不是100％肯定,显然)这是因为之前的图像占用了内存,直到它们被垃圾收集. 有没有办法强制丢弃它们？我无法在PIL reference中找到一个.我想过使用del im但是我知道这只会从本地范...
我正在研究使用ctypes来使用C函数来操作必须在16字节边界上对齐的SSE(__ m128)数据. 我找不到一种简单的方法来控制由ctypes分配的内存对齐,所以,现在,我正在使ctypes调用一个提供正确对齐的内存缓冲区的C函数. 我对这种方法的问题是我必须手动显式释放这个内存以防止它被泄露. 有没有办法控制由ctypes分配的内存对齐？或者有没有办法注册一个清理函数来释放由ctypes调用的C函数分配的内存(除了标准的python操作符__del__)？ 最佳路...
循环npz文件加载会导致内存溢出(取决于文件 列表长度). 以下所有内容似乎都没有帮助 >删除存储文件中数据的变量.>使用mmap.>调用gc.collect()(垃圾回收). 以下代码应该重现这种现象：import numpy as np# generate a file for the demo X = np.random.randn(1000,1000) np.savez('tmp.npz',X=X)# here come the overflow: for i in xrange(1000000):data = np.load('tmp.npz')data.close() # avoid the "too many files are open"...
我每晚都在带有centos操作系统的虚拟机上运行一些测试.最近测试已经占用了所有可用的内存和几乎所有的机器上的交换内存,我分配了两倍的内存并且它仍在发生,这导致VM的物理主机死机.这些测试以前运行时没有需要一半的内存,所以我需要使用某种形式的python内存分析器来调查发生了什么. 我看过Pysizer和Heapy – 但经过研究,Dowser似乎是我追求的那个,因为它需要对代码进行零更改. 到目前为止,文档和谷歌搜索我已经在它自己的类中得到...
我知道Python 2.x中范围的缺点(它创建了一个对大范围来说效率低下的列表)并且它更快的迭代器对应的xrange.但是在Python 3.x中,range是一个迭代器,xrange被删除.有没有办法用Python 2.x和Python 3.x编写这两个循环,以便代码可以移植并使用迭代器？# Python 2.x for i in xrange(a_lot):use_i_in_someway(i)# Python 3.x for i in range(a_lot):use_i_in_someway(i)我知道有人可能会这样做if(platform.python_version_tuple()[0] == ...