幽灵资源网 Design By www.bzswh.com
前言
相信Python老鸟都应该看过那篇非常有吸引力的Saving 9 GB of RAM with Python's slots 文章,作者使用了__slots__让内存占用从25.5GB降到了16.2GB。在当时来说,这相当于用一个非常简单的方式就降低了30%的内存使用,着实惊人。作者并没有提到他的业务特点和代码,那我们就基于《fluent python》中的例子来验证下是不是有这么厉害:
from __future__ import print_function import resource class A(object): def __init__(self): self.a = 'string' self.b = 10 self.c = True class B(object): __slots__ = ['a', 'b', 'c'] def __init__(self): self.a = 'string' self.b = 10 self.c = True def test(cls): mem_init = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss l = [] for i in range(500000): l.append(cls()) mem_final = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss del l print('Class: {}:\n'.format(getattr(cls, '__name__'))) print('Initial RAM usage: {:14,}'.format(mem_init)) print(' Final RAM usage: {:14,}'.format(mem_final)) print('-' * 20) if __name__ == '__main__': import sys test(globals()[sys.argv[1].upper()])
我们分别跑一下这2个类:
"htmlcode">In [2]: %pycat ref_example.py from weakref import ref class A(object): __slots__ = ['b'] def __init__(self): self.b = 1 class B(object): __slots__ = ['b', '__weakref__'] def __init__(self): self.b = 1 In [3]: from ref_example import * In [4]: a = A() In [5]: r = ref(a) --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-75a6d689c8b3> in <module>() ----> 1 r = ref(a) TypeError: cannot create weak reference to 'A' object In [6]: b = B() In [7]: r = ref(b) In [8]: r Out[8]: <weakref at 0x109199578; to 'B' at 0x10919f890>所以实例不超过万级别的类,__slots__是不太值得使用的。
PS: 《fluent python》比我狠,说的是小于百万级别实例不值得使用。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。
幽灵资源网 Design By www.bzswh.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
幽灵资源网 Design By www.bzswh.com
暂无评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。