由于可变,当扩展Python列表时(例如,mylist.extend()或mylist = anotherlist),列表的ID不会更改. 我知道(至少在CPython中)列表在内存中是连续的(并且ID恰好是列表头的地址).如果列表后的内存已经高度碎片化并且无法分配列表扩展(即使有足够的可用空间,尽管该区域不连续)怎么办？分配失败吗？如何缓解？解决方法:在CPython中,这是列表和元组分配方式的差异.对于列表,该对象包含一个指向为列表内容分配的内存的指针.适当的列表对象很小...
我已经编写了一个OpenCV应用程序,该应用程序基本上是从相机抓取帧,进行一些图像处理并以两种编辑的变体形式显示图像.首先,我使用cv2.imshow()来显示图像,但是尽管OpenCV(不支持Qt的构建)无法提供现代的GUI元素,但我决定将PySide用于我的GUI. 但是由于这个,我在处理了大约830-850帧后得到了这个错误(无论使用什么定时器速率,或者我做了多少图像处理)：QImage: out of memory, returning null image我的两个图像视图都在GUI中,然后在...
如果我使用的是C-Python或jython(在python 2.7中),并且对于列表([])数据结构,如果我继续添加新元素,是否会出现像Java ArrayList那样的内存重新分配问题(因为Java ArrayList需要连续内存空间,如果当前的预分配空间已满,则需要重新分配新的更大的连续大内存空间,并将现有元素移动到新分配的空间)？ http://grepcode.com/file/repository.grepcode.com/java/root/jdk/openjdk/6-b14/java/util/ArrayList.java#ArrayList.ensureCapacit...
Python变量内存管理 一、变量存哪了？ 思考 : 当变量值命名以及生成的时候, 会在哪里保存着呢 ? x = 10 当我们在p1.py中定义一个变量x = 10，那么计算机把这个变量值10存放在哪里呢了？我们回顾计算机的三大核心组件为：CPU、内存和硬盘。一定不是CPU，那是存放在内存还是硬盘中了呢？我们再回顾变量运行的三个过程，如果我们没有使用python解释器运行p1.py这个文件，那么x=10很明显只是很普通的四个字符x、=、1、0。而只有Python解...
我有一段代码可以接收来自另一个函数的回调,并创建一个列表列表(pd_arr).然后,此列表用于创建数据框.最后,列表列表被删除. 使用memory-profiler进行分析时,这是输出102.632812 MiB 0.000000 MiB init() 236.765625 MiB 134.132812 MiB add_to_list()return pd.DataFrame() 394.328125 MiB 157.562500 MiB pd_df = pd.DataFrame(pd_arr, columns=df_columns) 350.121094 MiB -44.207031 MiB pd_df = ...
1、python 调试工具 pyrasite 可以附加到python进程中，在这个进程中打开一个python 命令行。然后再这个里面执行代码。 （对于这种挂死问题通常是由于多进程和多线程混用导致的，多线程中如果有锁，在使用fork创建多进程的过程中fork出来的进程是单线程执行的，只会复制内存中的对象当前的信息，如果有一把锁被别的线程获取到，我们当前fork出的进程中的这个线程中，这把锁的状态只会是锁定状态，会导致子进程中再使用这个锁的时候...
假设我们有一个这样的长一维数组,其中包含数百万个元素： [0,1,1,1,1,2,1,1,1,1,1,1,1,… ,, 1,2,2,2,2,2,2,2,2,4,4,4 ,4,4,4,4,4,4,4,3,4,1,1,1,1,1] 如果只有一个重复元素,我们可以使用稀疏数组,但是由于它可以是任何类型的整数值(或一组名义元素),所以这没有我想像的窍门(或者我错了吗？). 据我了解,据我了解,PyTables能够基于HDF5文件即时压缩数据,这似乎是python的go to选项. 有经验的人,可以告诉您这是一条合适的路线,还是有...
我在Keras的处境很糟糕,这真的让我感到震惊.我正在尝试使用带有额外卷积,全局平均池和密集层的预训练的Inception来训练CNN.我正在使用ImageDataGenerator加载数据. 数据生成器工作正常,我已经测试过了.该模型也编译良好.但是,当我运行fit_generator时,没有输出输出,CPU处于100％的状态,内存开始缓慢填充,直到溢出为止.尽管我有一个GPU,并且已经在tensorflow(这里是后端)中使用了很多次,但Keras完全忽略了它. 考虑到批处理大小可能是...
我想明确一点,我没有看到此问题描述的行为.相反,我的问题是关于问题本身的： python 3 official FAQ逐字记录：Why isn’t all memory freed when CPython exits?并提供以下答案：Objects referenced from the global namespaces of Python modules arenot always deallocated when Python exits. This may happen if there arecircular references. There are also certain bits of memory that areallocated by the C library tha...
我正在寻找一种在Python中创建虚拟文件系统以创建目录和文件的方法,然后再将这些目录和文件写入磁盘. 使用PyFilesystem,我可以使用以下命令构造一个内存文件系统：>>> import fs >>> dir = fs.open_fs('mem://') >>> dir.makedirs('fruit') SubFS(MemoryFS(), '/fruit') >>> dir.makedirs('vegetables') SubFS(MemoryFS(), '/vegetables') >>> with dir.open('fruit/apple.txt', 'w') as apple: apple.write('braeburn') ... 8 >>...
我一直在写一些代码.我通常的方法是首先解决问题的所有部分,在解决问题时创建所需的循环和其他代码,然后,如果我希望重用这些代码,请回头对它进行分组.我认为应该将代码分组以创建函数. 我刚刚注意到,创建函数并调用它们似乎比编写完代码行和删除容器要高效得多. 例如：def someFunction(aList):do things to aListthat create a dictionaryreturn aDict似乎最终释放的内存比>>do things to alist >>that create a dictionary >>del...
我正在做模拟,生成数千个结果对象.每个对象的大小约为1mb,所有结果对象应存储在内存中以查询各种临时报告.制作一个结果对象需要1到2秒. 因此,即使我将我的四核CPU完全用于并行执行,也要花费5分钟以上的时间才能完成一次仿真.一个仿真集的任务过程需要占用4?5 GB以上的内存.问题是,我想同时运行更多的仿真集并更快地完成它. 目前,我正在Windows vista64(具有8g内存的四核cpu)上使用c#和ironpython来完成此工作.我要订购一台新计算机...
如何读取(并放入新的变量中)存储在特定内存地址中的数据？ 例如,我知道：<nfqueue.queue; proxy of <Swig Object of type 'queue *' at 0xabd2b00> >我希望将数据存储在新变量中的0xabd2b00处,以便我可以工作和使用对象的所有功能.假设我无权访问创建此对象的原始变量. 更新：以上问题已得到回答,所以我更新了我的问题.假设我有两个python文件：file1.py和file2.py File1.py：.... rest of the code .... class new_thread(threadi...
在ubuntu 11.10中,用python截屏并将截屏转换为与图像模板匹配的this question兼容的格式的最快方法是什么？解决方法:xpresser是在ubuntu中工作的项目,该项目也使用opencv.在xutils module中,有一个用于截取屏幕截图的功能,如下所示：def take_screenshot(x=0, y=0, width=None, height=None):window = gtk.gdk.get_default_root_window()if not (width and height):size = window.get_size()if not width:width = size[0]if not he...
我有一个科学应用程序,可以从磁盘中读取潜在的巨大数据文件,并将其转换为各种Python数据结构,例如地图图,列表列表等.NumPy被称为进行数值分析.问题是,内存使用量可能会快速增长.调用交换空间时,系统将大大降低速度.我看到的一般策略是： >延迟初始化：从某种意义上说,这似乎无济于事,无论如何许多操作都需要对内存数据进行操作.>搁置：此Python标准库似乎支持将数据对象写入数据文件(由某些db支持).我的理解是,它会将数据转储到文件...