1.memory_profiler可以监控代码的内存消耗及增长量,以下面的代码为例. 发现在for循环里增加了0.3MB,这个工具可以帮助我们定位内存泄露的问题. 2.profile与cProfile可以监控代码的CPU占用,看下下面的代码. 结果如下,ncalls是调用次数,cumtime可以看到累计时间,包含子函数,tottime不包含子函数,可以看到总共占用cpu0.049秒,test用了0.038,test_1用例0.01秒,在上面的代码里,我们使用了sleep,但是看结果,可以确定sl

#include <stdio.h> #include <string.h> #include <openssl/bio.h> #include <openssl/crypto.h> static BIO *bio_err = NULL; void mem_debug_start() { bio_err = BIO_new(BIO_s_file()); if (!bio_err) { printf("mem_debug_start bio_err

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

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

[嵌入式开发]ARM 内存操作 ( DRAM SRAM 类型 简介 | Logical Bank | 内存地址空间介绍 | 内存芯片连接方式 | 内存初始化 | 汇编代码示例 )     一. 内存 简介 1. 两大内存分类 ( 1 ) DRAM 简介 ( 定期刷新 | 速度慢 | 成本低 ) DRAM 简介 : 1.硬件描述 : DRAM 基本由一个个小电容基本原件组成, 电容的两端保留电荷; 2.优缺点描述 : ① 优点 : 成本很低, 很便宜; ② 缺点 : 需要 定期刷新数据, 速度较慢

python爬虫之多线程.多进程 使用多进程.多线程编写爬虫的代码能有效的提高爬虫爬取目标网站的效率. 一.什么是进程和线程 引用廖雪峰的官方网站关于进程和线程的讲解: 进程:对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process),比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程,打开一个记事本就启动了一个记事本进程,打开两个记事本就启动了两个记事本进程,打开一个Word就启动了一个Word进程. 线程:有些进程还不止同时干一件事,比如Word,它可以同时进行打字.拼写检查.打印等事情.在一个进程内部

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

Python实现各种排序算法的代码示例总结 作者:Donald Knuth 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-12-11我要评论 这篇文章主要介绍了Python实现各种排序算法的代码示例总结,其实Python是非常好的算法入门学习时的配套高级语言,需要的朋友可以参考下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数.<数据结构>也会花大量篇幅讲解排序.之前一段时间,由于需要,我复习了

关键字:NodeJS, 内存泄漏,node-inspector,Chrome OS:Windows 10 本文介绍如何使用node-inspector+Chrome查找nodejs内存泄漏. 1.创建一个Express app, 参考http://www.cnblogs.com/ldlchina/p/4054974.html. 修改app.js内容如下: //app.js var app = require('express')(); var http = require('http').Ser

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

专题 查找与排序的Java代码实现(一) 查找(Searching) 线性查找(linear search) 属于无序查找算法,适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表. 基本思想:从数据结构线形表的一端开始,顺序扫描,依次将扫描到的结点关键字与给定值k相比较,若相等则表示查找成功:若扫描结束仍没有找到关键字等于k的结点,表示查找失败. 时间复杂度:O(n) 具体代码: //------------------------------------------------------------

文字描述 B+树定义 B+树是应文件系统所需而出的一种B-树的变型树.一棵m阶的B+树和m阶的B-树的差异在于: (1)有n棵子树的结点中含有n个关键字 (2)所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小从小到大顺序链接. (3)所有的非终端结点可以看成是索引部分,结点中仅含有其子树中的最大(或最小)关键字. B+树查找算法 通常B+树上有两个头指针,一个指向根结点,另一个指向关键字最小的叶子结点.因此,可以对B+树进行两种查找运算:一种是从

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

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由鹅厂优文发表于云+社区专栏 作者:朱雷 | 腾讯IEG高级工程师 『Python 工匠』是什么? 我一直觉得编程某种意义是一门『手艺』,因为优雅而高效的代码,就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目. 在雕琢代码的过程中,有大工程:比如应该用什么架构.哪种设计模式.也有更多的小细节,比如何时使用异常(Exceptions).或怎么给变量起名.那些真正优秀的代码,正是由无数优秀的细节造就的. 『Python 工匠』这个系列文章,是我的一

八皇后问题 来自于西方象棋(现在叫 国际象棋,英文chess),详情可见百度百科. 在西方象棋中,有一种叫做皇后的棋子,在棋盘上,如果双方的皇后在同一行.同一列或同一斜线上,就会互相攻击. 八皇后问题: 在8行8列的棋盘上摆放8个皇后,使之不能互相攻击——任意两个不在同一行.同一列或同一斜线上. Level 1:找到一种摆放的方法 Level 2:找到总共有多少种方法 ---------- 下面展示在<Python基础教程>(第二版·修订版)中看到的解法,本文的目的是对其进行解读,加深自己的理

python基本使用时常见错误 字符编码错误 如果要学习计算机编程语言,首先就要搞懂字符编码,否则在以后的学习过程中,将会是一场噩梦.在一开始使用的时候,我就遇到了很多的关于字符编码的问题,做个简单的测试: 可以看到python2在处理中文上会出现错误,而英文就可以.python3则不会出现这些问题.问题已经抛出来了,现在就来慢慢解释这个字符编码问题. 字符编码前世今生 字符串是一个数据类型,但是,字符串比较特殊的还有一个编码问题. 因为计算机只能处理数字,如果要处理文本,必须要将文本转换为数字

在项目中对程序性能优化时,发现用SetProcessWorkingSetSize() 方法使内存降低了很多,于是查阅了相关的资料如下: 我的程序为什么能够将占用的内存移至虚拟内存呢? 其实,你也可以,试试看把一个程序最小化到任务栏,再看看任务管理器.看到没,你的程序占用的实际内存一下子减少了,看来并不是我有什么方法能够压缩内存,而是操作系统本身就有这个机制,即当程序不使用时(最小化),操作系统会调用某些命令,来将该程序占用的内存移 至虚拟内存,只保留一小部分常规代码.所以我们就看到了 这种情景,

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,

一.is == id 用法 在Python中,id是内存地址, 你只要创建一个数据(对象)那么就会在内存中开辟一个空间,将这个数据临时加载到内存中,这个空间有一个唯一标识,就好比是身份证号,标识这个空间的叫做内存地址,也就是这个数据(对象)的id,那么你可以利用id()去获取这个数据的内存地址: name = 'Dylan' print(id(name)) # 4319709032 ​ == 是比较两边的数值是否相等,其反回的结果是 True 或 False. ​ is 是比较两边的内存地址是否

Python变量与内存管理 –与C语言中的变量做对比,更好的理解Python的变量. 变量 变量在C语言中  全局变量:其存放在内存的静态变量区中.  局部变量:代码块中存放在内存的代码区当中,当被调用后存放在内存栈区. 而Python的变量存储,则是使用类似堆的方式管理内存,由Python内部机制统一分配回收内存. Python中的变量与变量存储–引用与对象 Python作为OOP(面向对象)编程,一直信奉着一个信条,就是万物皆对象.  所谓对象,它可以看成经过一系列的抽象以后,将具有共性的一