我写了一个遍历大型数据库表的脚本. (?150K行.)为了避免使用过多的内存,我使用了windowed_query method.我的脚本如下所示：query = db.query(Table)count = 0 for row in windowed_query(query, Table.id, 1000):points = 0# +100 points for a logoif row.logo_id:points += 100# +10 points for each imagepoints += 10 * len(row.images) #images is a SQLAlchemy one-to-many relationship#...The script continues with much ...
我有一个数字清单.该列表以两种方式存储：作为内存中的python对象,或作为redis列表(在同一服务器上重新设置). 我正在比较使用python的timeit检索这两个列表所花费的时间.这是我在python shell中所做的事情：import timeit import redis POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,db=0) my_server = redis.Redis(connection_pool=POOL) print min(timeit.Timer('pylist1 = my_server.lrange("nums:5",0,-1)', setup=...
是否可以在一个进程中访问数据库,在另一个进程中创建？我试过了： 空闲#1import sqlite3 conn = sqlite3.connect(':memory:') c = conn.cursor() c.execute("create table test(testcolumn)") c.execute("insert into test values('helloooo')") conn.commit() conn.close()IDLE#2import sqlite3 conn = sqlite3.connect(':memory:') c = conn.cursor() c.execute("select * from test")错误：Traceback (most recent call last):F...
Python的sqlite3：memory：选项提供比等效的磁盘数据库更快的查询和更新.如何将基于磁盘的数据库加载到内存中,对其执行快速操作,然后将更新后的版本写回磁盘？ 问题How to browse an in memory sqlite database in python似乎有关,但它侧重于如何在内存数据库中使用基于磁盘的浏览工具.问题How can I copy an in-memory SQLite database to another in-memory SQLite database in Python?也是相关的,但它是Django特有的. 我目前的解...
这是一个相当抽象的问题,我希望它在一定范围内. 我大约有5个月的时间从事网络开发的编码工作.我发现CPU和存储资源之间经常存在紧张关系.简而言之,您可以使用较少的一个或多个,反之亦然(然后投入速度考虑).我现在已经开始部署我的第一个应用程序用于生产,所以这个平衡现在是真正的美元和美分的问题.问题是：我真的不知道我应该寻找什么样的平衡. 这里有一些显着的例子,可以说明在不同情况下要达到的平衡. 背景 我正在开发一个应用程...
我有以下代码运行大量数据(2M).在完成之前它会占用我所有的4G内存.for sample in session.query(CodeSample).yield_per(100):for proj in projects:if sample.filename.startswith(proj.abs_source):sample.filename = "some other path"session.add(sample)然后我通过一组简化的数据运行它,并用heapy分析堆. get_rp()给了我下面的暗示0: _ --- [-] 47821 (0x9163aec | 0x9165fec | 0x916d6cc | 0x9251414 | 0x925704...1: a ...
我正在为Django编写一个测试套件,它以树状方式运行测试.例如,Testcase A可能有2个结果,Testcase B可能有1个,Testcase C可能有3个.树看起来像这样X/ A-B-C-X\ B X\ X\ /C-XX对于上面树中的每个路径,数据库内容可能不同.所以在每个fork中,我正在考虑创建数据库当前状态的内存副本,然后将该参数提供给下一个测试. 任何人都知道如何将内存数据库实质上复制到另一个数据库,然后获得传递该数据库的引用？ 谢谢！解决方法:好吧,经...
我正在使用Python和psycopg2运行一堆查询.我创建了一个大约200万行的大型临时表,然后通过使用cur.fetchmany(1000)从中获取1000行,并运行涉及这些行的更广泛的查询.广泛的查询是自给自足的 – 一旦完成,我不再需要他们的结果,当我继续下一个1000. 但是,大约1000000行,我从psycopg2得到一个异常：psycopg2.OperationalError: out of shared memory HINT: You might need to increase max_locks_per_transaction.有趣的是,当我执行查...
Python中主要通过引用计数和内存池机制进行内存管理。 一、引用计数机制 Python内部使用引用计数(记录对象有多少个引用)来保持追踪内存中的对象，当对象被创建时，该对象的引用计数加1;当对象被销毁时，该对象的引用计数变为0，它会被当做垃圾进行回收。 引用计数增加的情况： (1)对象被创建，如x=4。 (2)赋值给其它变量，如y=x。 (3)被作为参数传递给函数，如foo(x)。 (4)作为容器对象的一个元素，如a=[1,x,...
技术背景 在python编码中for循环处理任务时，会将所有的待遍历参量加载到内存中。其实这本没有必要，因为这些参量很有可能是一次性使用的，甚至很多场景下这些参量是不需要同时存储在内存中的，这时候就会用到本文所介绍的迭代生成器yiled。 基本使用 首先我们用一个例子来演示一下迭代生成器yield的基本使用方法，这个例子的作用是构造一个函数用于生成一个平方数组\({0^2, 1^2, 2^2 ...}\)。在普通的场景中我们一般会直接构造一个...
今天是Python的第15篇文章，我们来聊聊Python中内存管理机制，以及循环引用的问题。 Python的内存管理机制 对于工程师而言，内存管理机制非常重要，是绕不过去的一环。如果你是Java工程师，面试的时候一定会问JVM。C++工程师也一定会问内存泄漏，同样我们想要深入学习Python，内存管理机制也是绕不过去的一环。 不过好在Python的内存管理机制相对来说比较简单，我们也不用特别深入其中的细节，简单做个了解即可。 Python内存管理机...
__del__(): 使用场景： 1、当删除对象时，Python解析器会默认调用__del__()方法 2、销毁（释放）内存中的对象时回调__del__()方法 新建一个 User 类：class User():def __init__(self):print(User 初始化成功---)def __del__(self):print(User 对象被回收---)示例一：# 创建一个user对象 u = User()# 删除该User对象 del uprint(del u -------------)执行结果 User 初始化成功--- User 对象被回收--- del u ----...
# This is a sample Python script.import psutildef get_mem_info():mem = psutil.virtual_memory()mem1 = str(mem.total / 1024 / 1024 / 1024)mem2 = str(mem.free / 1024 / 1024 / 1024)print("内存总数为:", mem1[0:3], "G")print("空闲内存总数:", mem2[0:3], "G")# Press Ctrl+F8 to toggle the breakpoint.# Press the green button in the gutter to run the script.if __name__ == __main__:get_mem_info()# get_one_vid...
import fsimport fs.copydef mer_to_disk():mem_fs = fs.open_fs(mem://)mem_fs.makedirs(fruit)mem_fs.makedirs(vegetables)with mem_fs.open(fruit/apple.txt, w) as apple:apple.write(braeburn)with fs.open_fs(".") as os_fs: fs.copy.copy_fs(mem_fs, os_fs)mem_fs.close()if __name__ == __main__:mer_to_disk()
目录一、变量存哪了？二、Python垃圾回收机制2.1 引用计数三、小整数池一、变量存哪了？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解释器运行...