任何编程语言都会有一个内存模型，以便管理为变量分配的内存空间。不同的编程语言，如C、C++、Java、C#，Python，它们的内存模型都是不相同的，本文将以现在最流行的Python语言为例，来说明动态类型语言的内存管理方式。 1. 重复使用内存空间 赋值语句是Python语言中最简单的语句之一，虽然赋值语言很简单，但却内含玄机。 例如，将一个值赋给一个变量是最常见的赋值操作。 n = 1 # 将1赋给变量n 整数1是一个值，而n是一个对象。这...
我有一个Python程序,该程序使用Python 2.7,PIL,OpenCV和numpy / scipy处理图像帧.据我所知,它不维护任何先前帧的列表.但是,随着程序处理越来越多的帧,内存消耗稳步增加. 有several good discussions的Python内存分析解决方案,但它们似乎专注于32位或Linux解决方案.我应该在Windows上使用64位Python 2.7做什么？初步调查表明,问题出在C库中.我对帮助检测C库泄漏或体验在Python / OpenCV / PIL中发现泄漏的工具特别感兴趣.解决方法:我...
我的代码有问题,导致内存错误.我相信是由此功能引起的(请参阅下文).def sendAudio():p = pyaudio.PyAudio()stream = p.open(format = FORMAT,channels = CHANNELS,rate = RATE,input = True,output = True,frames_per_buffer = chunk)data = stream.read(chunk)client(chr(CMD_AUDIO), encrypt_my_audio_message(data))def keypress(event):if event.keysym == Escape:root.destroy()if event.keysym == Control_L:#print("Sending...
我正在django中创建一个CSV文件,当您访问一个url时它会下载CSV文件,它的工作原理很棒,唯一的好处是我希望在写入文件时将其存储在内存中而不是硬盘中.如何使用导入的csv执行此操作 这是使用列表创建CSV的Django的def data_feed_file(request):open_publications = self.get_publications(user_context)with open('facebook_feed.csv', 'wb') as csvfile:filewriter = csv.writer(csvfile, delimiter=',', quotechar='|', quoting=cs...
Python ctypes是否有已知的内存泄漏？我正在使用具有ctypes的具有以下代码段的代码编写Python脚本,由于某种原因导致了内存泄漏.本示例中的“ while True”用于测试由调用该函数引起的泄漏.它正在使用Python 2.5.4在Windows上运行：import ctypes def hi():class c1(ctypes.Structure):_fields_=[('f1',ctypes.c_uint8)]class c2(ctypes.Structure):_fields_=[('g1',c1*2)]while True:test=hi()可以使用ProcessExplorer测试该泄漏-由...
我有一串想要创建一个.txt文件的文本.我不想允许用户访问它(出于安全原因),因此我想将.txt文件存储在内存中(即使有可能). 例如：字符串是：''' Username: Bob Password: Coolness'''我想将此字符串作为.txt文件保存到内存中.然后将其发送到另一个程序.anotherprogram.exe mytxt.txt我环顾四周,我想知道StringIO是否可以做到这一点？它说“以文件形式读取和写入字符串”.我不确定,如果您知道如何执行此操作,请回复.解决方法:如果其他...
仅个人目前遇见的内存问题, 可能不适用所有问题 一下只是简单的实例代码, 可能跑不起来, 只是看看 可变变量参数 小例子:def foo(a, b=[]):b.append(a)print b # input: foo(1) output: [1]# input: foo(2) output: [1,2]解释说明: 参考: http://tianshu.xyz/blog/82/ 官方文档中的一句话：Default values are computed once, then re-used.默认值是被重复使用的Default parameter values are evaluated when the function defini...
什么是内存 在开始进入正题之前，我们先来回忆下，计算机基础原理的知识，为什么需要内存。我们都知道计算机的CPU相当于人类的大脑，其运算速度非常的快，而我们平时写的数据，比如：文档、代码等都是存储在磁盘上的。磁盘的存取速度完全不能匹配cpu的运算速度，因此就需要一个中间层来适配两者的不对等，内存由此而来，内存的存取速率很快，但是存储空间不大。 举一个图书馆的例子，便于大家理解，我们图书馆的书架就相当于磁盘，...
我有需要网格化的xyz文本文件.对于每个xyz文件,我都有有关原点坐标的信息,这些信息包括单元格大小和行数/列数.但是,xyz文件中缺少z值的记录丢失了,因此由于缺少这些值,仅从当前记录创建网格会失败.所以我尝试了这个：nxyz = np.loadtxt(infile,delimiter=",",skiprows=1)ncols = 4781 nrows = 4405 xllcorner = 682373.533843 yllcorner = 205266.898604 cellsize = 1.25grid = np.zeros((nrows,ncols))for item in nxyz:idx = (it...
Python类覆盖数据 我正在使用线程在python中创建任务管理器,但是当我实例化两个任务时,第二个任务的方法会覆盖第一个任务的方法.我不希望这样 课堂任务import time import sys from threading import Threadclass Task(Thread):name = ""timeout = 300data = {}debug = False"""Config.type -> repeat, once, foreverrepeat : if return True on callonce : repeat only one timeforever : repeat for time undefined"""task_confi...
我正在使用以下代码读取svg：from ctypes import CDLL, POINTER, Structure, byref, util from ctypes import c_bool, c_byte, c_void_p, c_int, c_double, c_uint32, c_char_pclass _PycairoContext(Structure):_fields_ = [("PyObject_HEAD", c_byte * object.__basicsize__),("ctx", c_void_p),("base", c_void_p)]class _RsvgProps(Structure):_fields_ = [("width", c_int), ("height", c_int),("em", c_double), ("ex", c_do...
我有两个要比较的大型ctypes数组,没有额外的内存.直接比较不起作用：>>> a = ctypes.create_string_buffer(b'1'*0x100000) >>> b = ctypes.create_string_buffer(b'1'*0x100000) >>> a == b False使用value或raw属性都会在内存中创建数组的副本. 使用memoryview封装两个缓冲区会使速度大大降低. 对于Windows,可能的解决方案是直接使用msvcrt.memcmp,但是是否有更多的pythonic方式或跨平台方式来做到这一点？解决方法:可以使用ctype...
我在pyx文件的cython中有以下代码,该代码将wchar_t *转换为python字符串(unicode) //下面的所有代码都是python 2.7.4cdef wc_to_pystr(wchar_t *buf):if buf == NULL:return Nonecdef size_t buflenbuflen = wcslen(buf)cdef PyObject *p = PyUnicode_FromWideChar(buf, buflen)return <unicode>p我在这样的循环中调用了此函数：cdef wchar_t* buf = <wchar_t*>calloc(100, sizeof(wchar_t)) # ... copy some wide string to buffo...
我在NumPy中使用strides进行游戏,我意识到您可以轻松地超越数组的界限：>>> import numpy as np >>> from numpy.lib.stride_tricks import as_strided >>> a = np.array([1], dtype=np.int8) >>> as_strided(a, shape=(2,), strides=(1,)) array([ 1, -28], dtype=int8)这样,我可以读取数组外部的字节,也可以写入其中.但是我不知道这怎么可能.为什么操作系统没有阻止我？在抛出分段错误之前,我似乎可以离开此阵列至少100 KB. 我唯...
我正在处理的大型文件每个都有几百万条记录(大约2GB解压缩,几百MB gzip). 我使用islice遍历记录,这使得我想测试代码时可以得到一小部分(用于调试和开发)或整个过程.我注意到我的代码的内存使用量过大,因此我试图在代码中查找内存泄漏. 以下是成对读取(我在其中打开两个文件并压缩记录)上的memory_profiler的输出,仅提供1??0 ** 5个值(默认值被覆盖).Line # Mem usage Increment Line Contents ===========================...