最近在python开发的时候,用到了一些很占用内存的操作,导致后续程序执行很慢甚至无法执行.探索了一下,最终解决了这个问题. 截图解释: python变量占用了内存,仅仅通过del变量的方式,只是让这个变量无法再使用:虽然很多书上都说是,del变量会使得变量的引用次数-1,如果这个数成为0,会被垃圾回收,但是回收的速度确实令人等不起(目测5分钟都没什么反应).探究发现,其中一个解决办法是调用gc模块的回收函数,这样就能立刻释放内存,使用效果确实不错.

python指定cpu使用率,与内存占用率 """ runing.py -c 2 -t 0.01 -m 1000 -c cpu核数,不加-c参数为最大核数 -t cpu运算频率时间,间隔,越小占用越高 -m 内存占用,1000MB """ import sys import time from time import clock import argparse from multiprocessing import Process from mu

转至:Android 开发绕不过的坑:你的 Bitmap 究竟占多大内存? Bugly 技术干货系列内容主要涉及移动开发方向,是由 Bugly 邀请腾讯内部各位技术大咖,通过日常工作经验的总结以及感悟撰写而成,内容均属原创,转载请标明出处. 0.写在前面 本文涉及到屏幕密度的讨论,这里先要搞清楚 DisplayMetrics 的两个变量,摘录官方文档的解释: density:The logical density of the display. This is a scaling factor

综合github上各个项目的关注度与具体使用情况,涵盖功能,UI,数据库,自动化测试,编程工具等类型,看完,还敢自称”精通iOS开发”吗? https://github.com/syedhali/EZAudio 基于核心音频,有助于进行实时,低延迟音频处理和可视化的iOS和OSX音频可视化框架. https://github.com/bang590/JSPatch JSPatch使用Objective-C运行时桥接Objective-C和Javascript.你可以只包括一个此库,就可以通过Ja

在Linux里面,一个进程占用的内存有不同种说法,可以是VSS/RSS/PSS/USS四种形式,这四种形式首字母分别是Virtual/Resident/Proportional/Unique的意思. VSS- Virtual Set Size 虚拟耗用内存(包含共享库占用的内存) VSS是单个进程全部可访问的地址空间,其大小可能包括还尚未在内存中驻留的部分.对于确定单个进程实际内存使用大小,VSS用处不大. RSS- Resident Set Size 实际使用物理内存(包含共享库占用的内存)

Python有堆栈/堆,如何管理内存? - 代码日志 https://codeday.me/bug/20171016/86264.html

虹软最新版 python 接口 完整版 当前开源的人脸检测模型,识别很多,很多小伙伴也踩过不少坑.相信不少使用过dlib和facenet人脸识别的小伙伴都有这样的疑惑,为什么论文里高达99.8以上的准确率,自己实际使用下来的准确率却并不好,甚至用来落实到百人以内的人脸识别,都经常出现误识别现象,造成这样的现象最主要的原因来自于训练人脸识别模型的样本和国内人脸有差距.因此,这些看似准确率很高的模型,直接拿来做项目使用是不行的,测试两种模型在使用几百人的考勤图片上的表现,准确率上dlib和facen

[代码] #!/bin/bash #程序功能描述: # 监控系统所选的服务所占进程内存占用 #作者:孤舟点点 #版本:1.0 #创建时间:-- :: PATH=/bin:/sbin:/usr/bin:/usr/sbin:/usr/local/bin:/usr/local/sbin:~/bin export PATH #这里定义监控的服务名称或者PID号 line="NetworkManager" p=`pwd` File=$p/jiankongService.txt HOST=`hos

  目的:计算所有apache进程占用的内存大小以及占物理内存的比例: 思路:利用系统中/proc/meminfo的现有数据进行统计 1.pidof列出服务对应进程的PID [root@yangliheng ~]# pidof httpd 2.读取PID对应的文件/proc/5355/status(以PID5355为例),遍历得到这个进程对应的占用内存(VmRSS对应的) [root@yangliheng ~]# /status Name:httpd State:S (sleeping) Tgi

编程语言介绍 机器语言 :直接用计算机二进制指令编写程序,直接控制硬件 汇编语言:用英文标签取代二进制指令编写程序,本质也是直接控制硬件 高级语言:用人能理解的表达方式来编写程序,无需考虑硬件的操作细节 编译型:类似谷歌翻译 一次性编译再运行 解释型:类似同声翻译 解释一句运行一句 执行效率:机器语言>汇编语言>高级语言(编译型>解释型) 开发效率:机器语言<汇编语言<高级语言(编译型<解释型) 跨平台型:机器语言<汇编语言<高级语言(编译型<解释型)

啥,内存也会泄露?漏了咋补?我的内存会不会越漏越小?咋一听到内存泄漏,本喵的脑子蹦出无数想法,所以到底啥是内存泄漏! 一.垃圾回收机制(GC)机制 在理解内存泄漏之前,需要补充一个知识,即GC机制(也就是垃圾回收机制). 1.工作原理 我们知道,电脑的内存空间有限,而我们在编写代码时,会不停的产生变量,这没有问题,但是一旦我们将变量值与变量名解绑,那么变量值就无法被访问,这一部分内存空间也就被占用,形成我们说的"垃圾".为了节省内存空间,提高效率,python官方在程序中内置了GC机制

嗯,有些人在看玩这篇文章后会恨我,但我还是要说.1个月来我在内存中OLTP这个里领域里做了大量的工作,很多用户都请求使用这个惊艳的新技术.遗憾的是,关于内存中OLTP没有一个是真的令人激动的——看完你就知道了. 内存中OLTP有问题么? 没有!真的!我喜欢这个惊艳的新技术,但我还不能推荐它给任何用户.就这样!很有用户现在还运行在SQL Server 2008(R2)上,他们就想迁移到SQL Server 2014上.这个惊艳新技术给他们100倍的吞吐量提升.因此让我们来用它吧!遗憾的是并不简单.

jvm内存占用模型 对象的内存结构 对象头 Header 包含两部分数据Mark Word和Kclass: Mark Word:存储对象自身的运行时数据,如hashCode.GC分代年龄.锁状态标志.线程持有的锁.偏向线程ID.偏向时间戳等.这部分数据的长度在32位和64的虚拟机(未开启指针压缩)中分别为4B和8B,官方称之为”Mark Word”. 类型指针 Kclass:即对象指向它的类元数据的指针,虚拟机通过这个指针来确定这个对象是那个类的实例. 如果对象是一个Java数组,那再对象头中还

文件处理相关 1,编码问题 (1)请问python2与python3中的默认编码是什么? python 2.x默认的字符编码是ASCII,默认的文件编码也是ASCII python 2.x默认的字符编码是unicode,默认的文件编码也是utf-8 (2)为什么会出现中文乱码,你能举例说明乱码的情况有哪几种? 无论以什么编码在内存里显示字符,存到硬盘上都是2进制,所以编码不对,程序就会出错了. (ascii编码(美国),GBK编码(中国),shift_JIS编码(日本),,,,) 要注意的是,存

del Keyword 注意del是python关键字,就像def.and.or一样.它不是字典.列表的方法,但是可以用来删除字典.列表的元素.比如: del list_item[4] del dictionary["a"] 除此之外,还可以用del删除变量.比如: del foo del好用,含义也非常的清晰,以后在适当的场景可以用起来.

内置模块:resource 在mac环境下功能会存在问题.linux下可以使用:但是for i in range(10000)的值必须是10000或者更大的数值才有用.没有搞清楚为什么 #/usr/bin/env python #-*-coding:utf--*- import resource #soft,hard=resource.getrlimit(resource.RLIMIT_STACK) #resource.setrlimit(resource.RLIMIT_STACK,(,hard

1 共享内存 基本特点: (1)共享内存是一种最为高效的进程间通信方式,进程可以直接读写内存,而不需要任何数据的拷贝. (2)为了在多个进程间交换信息,内核专门留出了一块内存区,可以由需要访问的进程将其映射到自己的私有地址空间.进程就可以直接读写这一块内存而不需要进行数据的拷贝,从而大大提高效率.(文件映射) (3)由于多个进程共享一段内存,因此也需要依靠某种同步机制. 优缺点: 优点:快速在进程间传递数据 缺点: 数据安全上存在风险,内存中的内容会被其他进程覆盖或 者篡改 注: 经常和同步互斥

作为一个由c/c++转过来的菜鸟,刚接触Python的变量的时候很不适应,应为他的行为很像指针,void* ,不知道大家有没有这样的感觉.其实Python是以数据为本,变量可以理解为标签.作为c/c++的菜鸟,把跟踪变量地址的习惯带入Python,举个小例子说明Python的变量,对象,及参数传递. '''例子1''' x = 1 def fun(x): x = 2 return None fun(x) print(x) 其实不打印也可以,我们用pycharm单步调试,看一下在每一行执行中,变量

转自:http://blog.csdn.net/love1code/article/details/47276683 python中的del用法比较特殊,新手学习往往产生误解,弄清del的用法,可以帮助深入理解python的内存方面的问题. python的del不同于C的free和C++的delete. 由于python都是引用,而python有GC机制,所以,del语句作用在变量上,而不是数据对象上. if __name__=='__main__': a=1 # 对象 1 被 变量a引用,对象

类所占内存的大小是由成员变量(静态变量除外)决定的,虚函数指针和虚基类指针也属于数据部分,成员函数是不计算在内的.因为在编译器处理后,成员变量和成员函数是分离的.成员函数还是以一般的函数一样的存在.a.fun()是通过fun(a.this)来调用的.所谓成员函数只是在名义上是类里的. 其实成员函数的大小不在类的对象里面,同一个类的多个对象共享函数代码.我们访问成员函数和普通函数一样会发生跳转产生入栈出栈的开销.所以这样也就增加了一定的时间开销,这也就是为什么我们提倡把一些简短的,调用频率高的函数