# 如何实现“Python List Split 爆内存”
在这篇文章中，我们将探讨如何通过将一个大列表分割成多个小列表来实现“内存爆炸”的效果。在处理大数据时，这种操作往往会导致内存崩溃。下面我们将分步骤进行说明，帮你实现这一目标。
## 整体流程
下面是我们要完成的任务的简单流程图，帮助你理解每一步：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-11 10:47:27
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一、python内存管理这个问题需要从三个方面来说：1）对象的引用计数机制（四增五减）2）垃圾回收机制（手动自动，分代回收）3）内存池机制（大m小p）1）对象的引用计数机制要保持追踪内存中的对象，Python使用了引用计数这一简单的技术。sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1a）增加引用计数对象被创建：x
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2023-08-04 18:57:20
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# Python防止爆内存
## 前言
在使用Python进行数据处理和分析时，很容易因为处理大数据量导致内存溢出问题。本文将介绍一些常见的内存管理技巧和Python的内存管理机制，以及如何防止爆内存。
## 内存管理机制
Python使用自动内存管理机制，即垃圾回收机制。它通过引用计数来跟踪和回收不再使用的对象。当一个对象的引用计数为0时，Python解释器就会自动回收该对象的内存空间。
原创
2024-01-26 16:01:09
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2023-09-25 19:05:53
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CPU对每个程序员来说，是个既熟悉又陌生的东西？如果你只知道CPU是中央处理器的话，那可能对你并没有什么用，那么作为程序员的我们，必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的，尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事，因为这将让你从底层明白程序的运行机制。随我一起，来好好认识下CPU这货吧把CPU掰开来看对于CPU来说，我们首先就要搞明白它是怎么回事，也就是它的内部构造，当然，CPU那么牛的一个东西，构造
# 如何在Python中实现多进程爆内存
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将告诉你如何在Python中实现多进程爆内存。这个过程可能有些危险，因此请谨慎操作，并确保你的计算机有足够的内存来处理这个任务。
## 流程
下面是实现“Python多进程爆内存”的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -
原创
2024-06-25 05:39:17
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# Python写入文件导致爆内存的实现教程
在计算机编程中，管理内存是一项重要的技能，尤其是在处理大量数据时。在本文中，我们将讨论如何在Python中实现写入文件的操作，使用不当可能导致内存溢出（爆内存）。我们将分解整个流程，并通过步骤与代码示例，帮助初学者深入理解这一过程。
## 整体流程
在实现这个功能之前，我们需要考虑整个过程。以下是步骤流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-19 07:28:25
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并行1. 基于协程的并行1.1 基本原理1.1.1 概述协程是一种在线程中被调度的函数，也称作微线程。它的调度与进程、线程不同，完全在用户空间中进行，即协程的调度器行为与操作系统无关。协程可以在等待异步 I/O 时立刻保存当前执行栈帧的上下文，并从调度器处返回，调度器会转而调度和执行其他协程。当 OS 通知调度器异步 I/O 结束后，调度器会带着异步 I/O 的结果调度该协程，并从内存中恢复上下文
【1.1】函数即变量在数字、字符串变量中，我们之前的数据类型文章中就说了，它是不可以修改的，因为它是放在内存堆中。如果修改就是新赋值，就是在内存堆中重新开辟了一个字符串/数字，然后把变量指向它；字符串举例： 如果有 x=1,y=x，那么这个时候， x 和 y都是引用指向 1 的内存地址，x 如果修改不影响 y。 那么这个内存中的1什么时候被回收
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2024-05-21 01:00:48
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# Redis爆内存实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我了解到Redis因其高性能和灵活性在开发中被广泛使用。然而，如果不正确地使用，Redis也可能会遇到一些问题，例如内存溢出。本文将指导刚入行的开发者如何模拟Redis爆内存的场景，以便更好地理解其潜在的风险。
## 步骤流程
以下是实现Redis爆内存的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装
原创
2024-07-21 10:03:20
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傀儡进程（参见《动态加载并执行Win32可执行程序》），简单的说是指通过给CreateProcess传递一个CREATE_SUSPENDED参数可以使得被创建的子进程处于挂起状态，此时EXE的映像会被加载到进程空间中，但是并不会立即被执行，除非调用ResumeThread。在ResumeThread之前，通过GetThreadContext获取主线程的上下文以取得PEB等，调用ZwUnmapVi
显卡“爆显存”就是指显卡的本地显存不够用了，显卡需要去借用内存;而“满显存”是指显存的使用量接近全部的本地显存容量。因为现在的主流显存都是GDDR5，速度达到了6000mhz以上，而主流的内存都是DDR4，频率一般也仅仅在2400到3000左右，可以说两者性能上存在很大的差距，因为显存频率直接影响着显存带宽，一般只有GDDR5才能充分发挥出当今显卡的性能。不管是“爆显存”还是“满显存”，都说明这个
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2023-07-05 19:43:07
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Python的函数参数传递所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，对象有两种,“可更改”（mutable）与“不可更改”（immutable）对象。在python中，strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象，而list,dict等则是可以修改的对象。可更改对象在引用发生变化时候随着变化，不可更改对象的引用发生改变不影响原对象值。#不可更改的对象
a=1
def f
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2023-08-05 11:05:19
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Python中的list作为一个常用数据结构，在很多程序中被用来当做数组使用，可能很多人都觉得list无非就是一个动态数组，就像C++中的vector或者Go中的slice一样。但事实真的是这样的吗？我们来思考一个简单的问题，Python中的list允许我们存储不同类型的数据，既然类型不同，那内存占用空间就就不同，不同大小的数据对象又是如何"存入"数组中呢？比如下面的代码中，我们分别在数组中存储了
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2023-11-03 12:42:54
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很多人抱怨说自己写的Python代码跑的慢，尤其是当处理的数据集比较大的时候，其实稍微改动几行代码就可以让你的代码性能提高好几倍，不信一起来看下面这个5个小技巧。1.for 循环我们大部分的时候代码里面都有for循环，然后里面嵌套一段逻辑处理，下面有两种方法来完成:二者的性能差距有多大呢，一般我们用内置的timeit模块来量化比较:把传统的for改成推导列表，高下立判，性能提高了很多，提升了200
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2023-08-18 17:53:13
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从一个比较大的数据文件中读取数据，是一个80k乘10k的矩阵，保存在pickle文件中，循环读取然后做一些计算处理，最后记录并保存为同样矩阵大小的文档，代码写好之后，开始测试，跑一个循环就要6s左右，一共80k个循环，就是133.3333334小时，要命，耗不起。
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2023-05-28 21:29:30
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前两个星期恳求一个显示器，好缓解我的眼睛疲劳问题。今天居然直接给我配了个苹果一体机。。。。(因为没有多余的显示器+该MAC无人使用) 近期由于新游刚上线，暴露出来的问题不少，上头在写新需求的同时给我分配了几个性能优化的工作，具体就
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2024-08-06 21:07:00
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python基本运行机制。Python程序运行时不需要编译成二进制代码，而直接从源码运行程序，简单来说是，Python解释器将源码转换为字节码，然后再由解释器来执行这些字节码。解释器的具体工作：1 完成模块的加载和链接；2 将源代码编译为PyCodeObject对象(即字节码)，写入内存中，供CPU读取；3 从内存中读取并执行，结束后将PyCodeObject写回硬盘当中，也就是复制到.pyc或.
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2024-02-22 13:25:31
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区别列表是动态数组，它们可变且可以重设长度(改变其内部元素的个数)。元组是静态数组，它们不可变，且其内部数据一旦创建便无法改变。元组缓存于Python运行时环境，这意味着我们每次使用元组时无须访问内核去 分配内存。这些区别揭示了两者在设计哲学上的不同:元组用于描述一个不会改变的事物的多个属性，而列表可被用于保存多个互相独立对象的数据集合。动态数组–列表列表可以改变大小及内容不同，列表的可变性的代价
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2023-09-04 23:00:44
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Python3 多线程多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。程序的运行速度可能加快。在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。每个独立
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2023-08-06 11:38:16
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