内存 我们知道，存储的最小单位为字节，一个字节又是由8位组成，内存就是由无数个字节按照顺序排列起来的。在Python中，所有的值都与内存打交道，例如正常的int类型或者在str类型，并且在32位机子中，一个int类型的值在内存中是由4个字节存储的，即如果你存的是1，那么在内存中，它的位即00000000 00000000 00000000 00000001，并且我们知道，字符串是由一个或多个字符组
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2023-09-04 11:44:15
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对于一个用 python 实现的，长期运行的后台服务进程来说，如果内存持续增长，那么很可能是有了“内存泄露”。最近在我的项目中，就出现了内存持续增长的情况，google 了一下，发现 Tracing Python memory leaks 讲了一种诊断方式，并给出了实例。而我的案例与此文稍有不同，下面就结合我的案例，谈谈如何诊断内存泄露： 一、内存泄露
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2023-10-09 00:04:27
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一、对象的引用计数机制 二、垃圾回收机制 三、内存池机制一、对象的引用计数机制 Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。 引用计数增加的情况： 1、一个对象分配一个新名称 2、将其放入一个容器中（如列表、元组或字典） 引用计数减少的情况： 1，使用del语句对对象别名显示的销毁 2，引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )函数可以获得对象
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2024-06-28 15:19:09
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## Python 2.7 中的共享内存实现
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python 2.7中实现共享内存。共享内存是一种在多个进程之间共享数据的技术，它可以提高程序的效率和性能。
### 流程概述
在开始编写代码之前，我们首先需要了解整个实现过程的步骤。下面的表格展示了这些步骤：
| 步骤 | 动作 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 步骤1 |
原创
2023-08-22 08:24:30
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在Python中，存储键值对的需求相当普遍。无论是数据缓存、配置管理还是临时存储，Python提供了强大的内置数据结构和库来处理这些场景。本文将深入探讨Python中key-value存储的相关特性，并引导你了解如何在不同版本的Python中高效地使用这些存储方式。
### 版本对比
在Python中，尤其是从Python 2到Python 3的演变中，dict（字典）是最常用的键值存储结构。
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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# Python 变量和内存地址的理解
在Python中，每个变量实际上是一个指向内存中某个对象的引用。当你创建一个变量时，Python会在内存中分配空间来存储该变量的值，并会为这个值分配一个唯一的内存地址。因此，理解Python变量的内存地址对于初学者来说非常重要。本文将详细介绍这一概念及其实现过程。
## 流程概览
我们将通过以下流程来实现对Python变量及其内存地址的理解：
| 步
原创
2024-09-20 11:54:21
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我正在开发一个程序，它使用外部C库来解析来自外部源的数据，并使用Python库对其运行一些优化问题。优化是非常耗时的，因此使用几个CPU将是一个重要的优势。基本上，我用Cython包装了C++)结构，如下所示：cdef class CObject(object):
cdef long p_sthg
cdef OBJECT* sthg
def __cinit__(self, sthg):
self.
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2023-07-08 21:00:42
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看了一天的技术文章，趁还没下班前写下自己的总结首先明确概念：redis是可以持久化数据的。大致可以分为两种方式。第一种:snapshot 在redis.conf设置自动执行snapshot所需要满足的条件即可。默认的例子是:save 900 1,save 300 10,save 60 1000. 只要满足其中任何一个条件即可。 snapshot过程： 1：首先fork一个子进程。主进程继
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2024-06-20 21:01:33
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# MongoDB存储在内存吗？
MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，在处理大量数据时，它的性能非常出色。然而，当我们谈到MongoDB时，很多人会有一个疑问：“MongoDB的数据是否存储在内存中？”在本文中，我们将探讨MongoDB的数据存储机制，特别是它如何使用内存，以及一些实例代码演示其用法。
## MongoDB的存储机制
MongoDB使用一种名为“文档存储”的方式来管理
原创
2024-08-06 10:04:23
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# Redis存储在内存吗
Redis 是一个开源的内存中数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。那么，Redis 真的是存储在内存中吗？本文将介绍 Redis 的工作原理以及它在内存中存储数据的方式。
## Redis 的工作原理
Redis 是一个基于内存的 key-value 存储系统，它将数据存储在内存中以提供快速的读写访问速度。然而，为了确保数据的持久性，Redis
原创
2024-03-02 05:27:41
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最近在项目中遇到redis的maxmemory达到使用上限，特地又回过头来看了下关于maxmemory的配置。关于maxmemory的设置，redis.config说明如下： 如果设定了maxmemory，使用redis的时候，redis的内存使用量不能超过设定的值，一旦redis的内存使用量达到了最大值，redis将会尝试按照选择的eviction policy(回收策略)移除相应的keys 如
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2023-07-04 16:55:00
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类名 ：bool注意：bool类型只有真和假两个值，分别用True和Fasle表示，如果是数字的话，除了0以外的任何数字的布尔值都是True，0的布尔值是False1 def __and__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
2 """ 按位与运算 """
3 """ Return sel
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2023-06-19 15:39:39
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01. dict {} 表示这是一个dict,是一个key:value的集合，可以通过对key的查找来找到相应的value,也可以通过Len()函数计算Dict集合的大小； d = {
//key:value
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59
} 可以使用 d[key] 的形式来查找对
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2023-11-10 02:22:32
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Numpy 是Python科学计算的一个核心模块。它提供了非常高效的数组对象，以及用于处理这些数组对象的工具。一个Numpy数组由许多值组成，所有值的类型是相同的。Python的核心库提供了 List 列表。列表是最常见的Python数据类型之一，它可以调整大小并且包含不同类型的元素，非常方便。那么List和Numpy Array到底有什么区别？为什么我们需要在大数据处理的时候使用Numpy Ar
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2023-12-11 12:01:27
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一，什么是序列、 序列是一种数据存储方式，用来存储一系列的数据，在内存（堆内存）中，序列是一块用来存放多个值的连续的内存空间，其存储的值为所指向对象的地址。比如说a = [ 10 , 20 , 30 , 40 ]在内存中实际是按照以下方式存储的。下图中序列存储的是整数对象的地址，而不是整数对象的值。python中常用的序列结构有：字符串，列表，元组，字典，集合
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2024-02-10 00:43:05
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常用的python内置对象对象类型类型名称示例简要说明数字int,float,complex1234,3.14,3+4j数字大小没有限制，内置支持复数及其运算字符串str‘swfu’使用单引号、双引号、三引号作为定界符，以r/R引导表示原始字符串字节串bytesb’hello world’以字母b引导,可以使用单引号、双引号、三引号作为定界符列表list[1,2,3]所有元素放在[ ]中,元素之向
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2024-09-05 12:11:37
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# Java中有内存表吗？
在学习Java编程时，很多人都会好奇Java中是否有内存表，用来展示程序中变量和对象在内存中的分配情况。实际上，Java中确实有内存表的概念，只是它不像C或C++那样可以直接查看内存地址，而是通过Java虚拟机（JVM）来管理内存。在Java中，内存被分为不同的区域，每个区域有不同的作用和生命周期。下面我们将介绍Java中的内存结构以及如何通过代码示例来理解内存分配情
原创
2024-04-08 05:52:25
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# Docker有内存限制吗？
Docker是一个流行的容器化技术，它允许开发者打包应用程序及其依赖项，从而实现轻松部署和一致的环境。随着容器化应用的普及，许多开发者开始关心Docker的资源限制问题，特别是内存使用限制。这篇文章将探讨Docker中内存限制的相关内容，并提供代码示例。
## Docker内存限制
Docker允许用户为容器设置内存限制，以确保每个容器在运行时不会消耗过多的主
原创
2024-08-12 06:32:59
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小记在过去十几年激烈的市场竞争中，各家自动化厂商不断推陈出新，菲尼克斯也在数字化和自动化结合的潮流和趋势中不断向前迈进。自2017年正式推出PLCnext，菲尼克斯不仅是定义了一款PLC，或者一个自动化系统，相反的，菲尼克斯构建的是一个具有开放性和灵活性的PLC生态圈，以PLCnext Control、 PLCnext Engineer、 PLCnext App Store和PLCnext com
