在maillist里面看到无数次的有人问，python速度为什么这么慢，python内存管理很差。实话说，我前面已经说过了。如果你在意内存/CPU，不要用python，改用C吧。就算C不行，起码也用个go或者java。不过今天还是说说，python的内存为什么不释放。 首先，python的初始内存消耗比C大，而且大很多。这个主要来自python解释器的开销，没什么好解释的。用解释器，就得
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2023-09-01 20:45:39
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python处理大训练集过程中经常会遇到的Memory Error问题这里看了几位博主的解决方案进行了整理，感谢分享！http://chenqx.github.io/2014/10/29/Python-fastest-way-to-read-a-large-file/python处理大数据集时容易出现内存错误也就是内存不够用。1、退而求其之，放弃过高精度python原始的数据类型占用空间比较大，且
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2023-07-02 17:42:38
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Python 打算删除大量涉及像C和C++语言那样的复杂内存管理。当对象离开范围，就会被自动垃圾收集器回收。然而，对于由 Python 开发的大型且长期运行的系统来说，内存管理是不容小觑的事情。在这篇博客中，我将会分享关于减少 Python 内存消耗的方法和分析导致内存消耗/膨胀根源的问题。这些都是从实际操作中总结的经验，我们正在构建 Datos IO 的 RecoverX 分布式备份和恢复平台，
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2023-12-04 19:10:35
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从多个方面总结Kubernetes配置最佳实践１.普通配置当定义配置时，使用最新的稳定版API，对于非稳定版注意后续更新。利用版本控制器管理配置文件，有利于变更审计、审核、回滚、配置重复利用。使用对用户更友好的YAML格式写配置文件。考虑将密切耦合的相关对象写入一个配置文件，管理一个文件比管理多个文件更方便。kubectl某些命令支持目录，考虑将相关文件置入同一目录。如果没打算修改默认值，不要明确
笔者这两天将WSL1转换为了WSL2，一路上遇到了些问题，思前虑后认为应当整理总结以飨读者。我遇到的问题一览： WSL / WSL2 问题 及 解决转换为WSL2WSL2占用内存过大怎么办？WSL2与 **** 冲突怎么办？WSL2占用C盘空间过大怎么办？WSL2如何使用Windows的代理？WSL2如何设置Xserver？为什么经常WSL2比WSL1还慢？安装Docker选择基于WSL2报错了怎
# 如何避免Python读取文件占用过多内存
在日常的Python编程中，经常会遇到需要读取大文件的情况，但是有时候会发现随着文件大小的增加，程序占用的内存也会急剧上升。这可能会导致程序运行缓慢甚至崩溃，给我们的工作和学习带来困扰。本文将介绍一些方法，帮助我们避免Python读取文件时占用过多内存的问题。
## 问题分析
通常情况下，我们在Python中读取文件时会使用`open()`函数将
原创
2024-03-28 04:40:42
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# Docker占用内存过大
## 简介
Docker是一种开源的容器化平台，它可以帮助开发者将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的容器中，并在不同的环境中运行。然而，有时候我们可能会发现Docker容器占用了过多的内存资源，这可能会导致系统性能下降。本文将介绍一些常见的原因和解决方法，帮助您优化Docker的内存使用。
## 1. 内存限制
Docker通过使用Linux的cgroups
原创
2023-09-12 09:57:16
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# Python合并视频占用内存过大解决方案
在日常生活和工作中，我们经常会遇到需要合并视频的情况，比如将多段视频拼接成一个完整的视频文件。在Python中，我们可以使用一些库来实现视频合并的功能，比如ffmpeg、moviepy等。然而，有时候在合并视频时会遇到内存占用过大的问题，导致程序运行缓慢甚至崩溃。本文将介绍一些解决方案，帮助大家解决Python合并视频占用内存过大的问题。
## 问
原创
2024-07-04 04:20:01
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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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标签：Python 打算删除大量涉及像C和C++语言那样的复杂内存管理。当对象离开范围，就会被自动垃圾收集器回收。然而，对于由Python 开发的大型且长期运行的系统来说，内存管理是不容小觑的事情。在这篇博客中，我将会分享关于减少 Python 内存消耗的方法和分析导致内存消耗/膨胀根源的问题。这些都是从实际操作中总结的经验，我们正在构建Datos IO&n
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2023-09-17 12:34:44
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python读写文件的api都很简单，一不留神就容易踩”坑“。笔者记录一次踩坑历程，并且给了一些总结，希望到大家在使用python的过程之中，能够避免一些可能产生隐患的代码。1.read()与readlines()：随手搜索python读写文件的教程，很经常看到read()与readlines()这对函数。所以我们会常常看到如下代码：with open(file_path, 'rb') as f:
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2023-07-28 13:07:15
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# Python内存占用过大问题
Python是一门简洁、优雅且易于学习的语言，但在处理大规模数据时，它可能会占用大量的内存。这是因为Python是一种解释型语言，它需要将源代码转换成可执行的字节码，并在运行时处理。本文将介绍导致Python内存占用过大的常见原因，并提供解决方案。
## 常见原因
### 1. 对象引用计数
在Python中，每个对象都有一个引用计数器，用于跟踪有多少引用
原创
2023-08-12 11:44:39
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# 监控与调优 Linux 上 MySQL 的内存占用
## 引言
MySQL 是一个被广泛使用的开源数据库管理系统，在 Linux 环境中运行时，有时会出现内存占用过大的现象。这可能会影响系统性能，甚至导致应用程序的崩溃。因此，了解如何监控和调优 MySQL 的内存使用就显得尤为重要。本文将指导你通过一系列的步骤，来识别和减少 MySQL 的内存占用。
## 整体流程
为了系统化地进行
原创
2024-08-08 16:24:48
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## 解决Android Studio占用内存过大的问题
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何解决Android Studio占用内存过大的问题。在下面的文章中，我将为你提供整个流程的步骤，并为每一步提供相应的代码示例和注释。
### 步骤1：检查Android Studio的最新版本
首先，确保你的Android Studio是最新版本。由于每个版本都会修复一些内存使用问题，更新到最
原创
2023-07-30 14:16:38
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# 解决Redis内存占用过大问题
## 引言
Redis是一种快速、开源的内存数据库，被广泛应用于缓存、队列、计数器等场景。然而，当Redis内存占用过大时，可能会导致服务器性能下降，甚至引发宕机等问题。本文将介绍如何解决Redis内存占用过大的问题。
## 解决流程
下面是解决Redis内存占用过大问题的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 监
原创
2023-12-27 08:11:34
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# 深度学习占用内存过大：原因、解决方案及代码示例
深度学习是一种强大的机器学习方法，它能够从大量数据中自动学习特征。然而，深度学习模型通常需要大量的内存来存储中间数据和模型参数。本文将探讨深度学习占用内存过大的原因，提供一些解决方案，并给出代码示例。
## 流程图
以下是深度学习占用内存过大问题的解决流程：
```mermaid
flowchart TD
A[深度学习占用内存过大
原创
2024-07-17 12:49:40
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# PyTorch 矩阵占用内存过大问题分析与解决方案
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，矩阵操作是不可避免的。然而，在某些情况下，我们会遇到矩阵占用内存过大的问题。本文将探讨这一问题的原因，并提供一些解决方案和代码示例。
## 理解 PyTorch 的内存管理
PyTorch 使用动态计算图来管理张量和梯度。这种灵活性同时也可能导致较大的内存占用，尤其是在处理高维数据时。尤其
不同的版本配置项可能不同：本文使用的 mongodb-win32-x86_64-2012plus-4.2.11-signed.msi mongod.cfg 默认占用内存为 0.5*（物理内存-1）如内存8G => 0.5*（8-1）=> 3.5G # mongod.conf # for docume
原创
2022-12-23 01:09:57
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# MongoDB内存占用过大处理指南
## 概述
在开发过程中，尤其是使用 MongoDB 作为数据库时，开发者可能会遇到内存占用过大的问题。本文将为你提供一个清晰的流程，帮助你识别、分析和解决 MongoDB 的内存占用问题。
## 流程步骤
| 步骤 | 任务 | 描述
作者：黄天元，复旦大学博士在读对于大部分用户而言，其实接触的数量都不算大，因此不一定用得到fst包。但是tidyfst包是一个面向大数据的工具，它的宗旨是把单台计算机的速度发挥到极限（暂时没有向分布式进发的打算），同时保持最佳的代码可读性以便于交流。因为R语言需要在内存中进行运算，所以其数据的容纳量受限于随机存取器（RAM）的内存大小。但是，其实我们在做实际分析中，每次计算要用到的数据其实总是要少
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2024-09-18 13:04:38
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