最近没有刷题,而是在PTA找几个题目寻找有关程序输入流问题以及各种语言在运行时对计算机消耗内存的问题, 以免很多同学解题的时候发现自己做的对但是出现运行超时的问题:针对运行内存,肯定用C/C++的同学很少遇到这 样的问题,但是使用Java的同学可能经常遇到此类问题并且优化不出更好的方法,在这里,我会针对PTA中A-B问题 对三种语言正确解题方法和三种语言的程序在运行时消耗资源的相互对比. 题目:L1-011 A-B (20 分) 本题要求你计算A−B.不过麻烦的是,A和B都是字符串 -- 即从字

不废话,请看代码演示如下: 注意使用的操作系统的位数,不同位数的操作系统,结果不一样! 我是用的是64位的操作系统! linux下示例代码如下: #include <stdio.h> int main() { ; int *a; a = &b; printf("b = %d\n", b); //int型变量b的值. printf("sizeof(b) = %ld\n", sizeof(b)); //int型变量b的值所占用内存空间的大小,单位是字

char类型占一个字节 int类型占4个字节 如果杭电OJ上给的范围是32678K,那么内存大小就是32678*1024=33554432 那么可以开到多大的数组呢?!可以开到很大,但是可用的就只有33554432/4=838万. 我在杭电上试了一下,num[8000000](八百万),而且给其赋值的话,不会超内存 num[9000000](900万),而且给其赋值的话,会超内存 开了一个num[90000000](9000万),不对其赋值,只是开着放在那里的话,不会超内存 所以如果题目要求给出

python如何从内存地址上加载pythn对象 在python中我们可以通过id函数来获取某个python对象的内存地址,或者可以通过调用对象的__repr__魔术函数来获取对象的详细信息 def tt(): print(111) print(tt.__repr__()) print(id(tt)) 但是不知大家是否想过,其实这个内存地址可以直接加载python对象的.有两种方法: 1. PyObj_FromPtr 在_ctypes包中,就提供PyObj_FromPtr这个api去实现我们的需求

问题 Python 脚本使用 requests 模块做 HTTP 请求,验证代理 IP 的可用性,速度等. 设定 HTTP 请求的 connect timeout 与 read response timeout 均为 3 秒,allow_redirects 设定为 False.Linux shell 启动 10 个 Python 进程持续从 Redis 队列中读取数据.监控软件持续获取进程内存信息.多个小时之后出现,极个别进程内存占用量暴增,其余进程内存均处于正常且相等的水平. 脚本分析 猜测

装逼手册之 python中的内存分配的小秘密 虽然我们现在得益于时代和技术的发展,不用再担心内存的问题:但是遥想当年,都是恨不得一个钢镚掰成俩份用,所以我就想深入了解一下,在python中内存分配的一些小秘密. 首先我会频繁地用到sys模块里的getsizeof()方法,简单介绍下: 该方法返回对象的字节大小(bytes). 它只计算直接占用的内存,而不是计算对象内所引用对象的内存. 举个例子: import sys a = [1, 2] b = [a, a] # 即 [[1, 2], [1,

每一个编程语言的背后都有自己独特的内存模型支持,比如最经典的C语言,一个int类型占8字节.那么在python中不区分数据类型,定义一个变量其在内存在占用多少字节呢?python中数据的运算其内存是如何变化的呢? 在回答上面的问题之前,首先看一下python中可变的数据和不可变数据 一.可变对象和不可变对象 Python一切数据皆为对象,python中的对象分成两类:可变对象和不可变对象.所谓可变对象是指,对象的内容可变,而不可变对象是指对象内容不可变. 不可变(immutable):数值(in

Python 中一切皆对象,这些对象的内存都是在运行时动态地在堆中进行分配的,就连 Python 虚拟机使用的栈也是在堆上模拟的.既然一切皆对象,那么在 Python 程序运行过程中对象的创建和释放就很频繁了,而每次都用 malloc() 和 free() 去向操作系统申请内存或释放内存就会对性能造成影响,毕竟这些函数最终都要发生系统调用引起上下文的切换.下面我们就来看看 Python 中的内存管理器是如何高效管理内存的. 其实核心就是池化技术,一次性向操作系统申请一批连续的内存空间,每次需要创

译言网 | 使用Python在2M内存中排序一百万个32位整数 使用Python在2M内存中排序一百万个32位整数 译者:小鼠 发表时间:2008-11-13浏览量:6757评论数:2挑错数:0 作者演示了如何在2M内存的环境下,完成对一百万个32位整数排序. 有人开玩笑地问我 如何使用python在2M内存中排序一百万个32位整数.为了应付这个挑战,我学习了一下缓冲I/O.很 明显,这是一个开玩笑的问题.假设是二进制编码,单单是数据就已经占了4M!唯一的解释就是: 给定一个包含一百万个32位整

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 语言的内存管理是语言设计的一个重要方面.它是决定语言性能的重要因素.无论是C语言的手工管理,还是Java的垃圾回收,都成为语言最重要的特征.这里以Python语言为例子,说明一门动态类型的.面向对象的语言的内存管理方式. 对象的内存使用 赋值语句是语言最常见的功能了.但即使是最简单的赋值语句,也可以很有内涵.Python的赋值语句就很值得研究. a = 1 整数1为一个对象.而a

转自:https://my.oschina.net/markco/blog/601773 利用meliae来监控python进程的内存占用情况 meliae是一个python进程内存占用监控.分析工具,它的安装需要依赖pyrex包. 一.安装: 安装python内存分析工具sudo pip install cythonsudo pip install meliae 二.使用: meliae会把某个时刻的内存给dump到一个文件中,然后再对该文件进行分析,当我们的某个python程序占用内存很大,

[转]Python之mmap内存映射模块(大文本处理)说明 背景: 通常在UNIX下面处理文本文件的方法是sed.awk等shell命令,对于处理大文件受CPU,IO等因素影响,对服务器也有一定的压力.关于sed的说明可以看了解sed的工作原理,本文将介绍通过python的mmap模块来实现对大文件的处理,来对比看他们的差异. 说明: mmap是一种虚拟内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系.关于系统中mm

对于Python来说,内存管理涉及所有包含Python对象和堆. Python内存管理器在内部确保对堆的管理和分配. Python内存管理器具有不同的组件,可处理各种动态存储管理方面,如共享,分段,预分配或缓存. 在最低级别,原始内存分配器确保堆中有足够的空间通过与操作系统的内存管理器交互来存储所有与Python相关的数据.在原始内存分配器之上,几个特定于对象的分配器在同一堆上运行,并实现适合于每种对象类型的特性的不同内存管理策略. 例如,整数对象在堆内的管理方式与字符串,元组或字典不同,因为整

今天线上的hadoop集群崩溃了,现象是namenode一直在GC,长时间无法正常服务.最后运维大神各种倒腾内存,GC稳定后,服务正常.虽说全程在打酱油,但是也跟着学习不少的东西. 第一个问题:为什么会频繁GC 有过JVM经验的开发者都应该知道,GC是在内存不够时,JVM自动进行的自我救赎(删除不用的数据,释放内存空间).那么NameNode在什么情况下会进行GC呢?在解释这个问题之前,需要明白GC的几种级别,以及触发的条件: Minor GC:清理新生代,一般都是复制回收算法 Full GC:

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

一.变量的引用机制 当你在python中定义一个值,如x = 500时,python会在内存中开辟一个小地方用于存储数值. x = 500 #定义一个变量 print(id(x)) #打印该变量的内存地址 #打印结果为 : 1941592452816 也可以这样理解,定义一个变量是把具体的属性状态数值赋予给一个变量名.当运行了x = 500时,就把500放入了一个小房间,x就是它房间的指向钥匙,打印的1941592452816就是房间号码 那如果是两个变量名拥有同样的值,如: x = 666 y

python变量的内存机制 作为一门简单易用的语言,且配备海量的库,python可谓是程序员手中的掌中宝,编程本身就是一种将人类思维转化为计算机思维的技术,如果不需要去追求极致的运行效率同时又不限制于计算机内存空间,python无疑是目前最方便的语言了. 作为一个合格的程序员,自然是要知其然并知其所以然,除了能够应用python来放飞自我之外,同时也要探究python其内部的运行原理,首当其冲的python编程中必须要用到的变量以及背后的运行机制. 注:以下示例在linux平台下编写,使用pyt

本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills 这是我的系列文章「Python实用秘技」的第6期,本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会,每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧. 作为系列第6期,我们即将学习的是:一行代码分析Python代码行级别内存消耗. 很多情况下,我们需要对已经写好的Python程序的内存消耗进行优化,但是一段代码在运行过程中的内存消耗是动态

ZeroMQ API 目录 :http://www.cnblogs.com/fengbohello/p/4230135.html ————————————————————————————————————— ZeroMQ 官方地址:http://api.zeromq.org/4-1:zmq-send-const zmq_send_const(3)           ØMQ Manual - ØMQ/4.1.0 Name zmq_send_const – 从一个socket上发送一个固定内存数据

carbaugh/lice lice : Generate license files for your projects 一个用来为你的项目生成许可证的工具.这下可方便了,不用手工的去修改了! coleifer/peewee peewee: a small, expressive orm – supports postgresql, mysql and sqlite 你在用SQLAlchemy ? 我强烈推荐你看下peewee 来看一个例子: User.select().where(User.

Windows上python开发--2安装django框架 分类: 服务器后台开发2014-05-17 21:22 2310人阅读 评论(2) 收藏 举报 python django 上一篇文章中讲了如何在windows上安装和开发python.这篇文章需要在上一篇的基数上进行.首先确保你的windows上python可以正常运行. 在安装django之前,我们应该先安装一个esay_install 的python工具,通过该工具可以很轻松安装各种扩展的框架和package. 不用你先到第三方网