我正在研究一个Python脚本，该脚本查询几个不同的数据库以整理数据并将所述数据持久保存到另一个数据库。该脚本从大约15个不同数据库中的数百万条记录中收集数据。为了尝试加快脚本速度，我提供了一些缓存功能，归结为拥有可容纳一些经常查询的数据的字典。字典包含键值对，其中键是根据数据库名称，集合名称和查询条件生成的哈希，而值是从数据库检索的数据。例如：[{123456789: {_id: '1', so
转载
2023-10-18 23:13:37
100阅读
因此，我正在研究具有1 000 000键的字典，我的任务是使它在3秒内(在Intel 2.4 GHz上)工作。我尝试对我的代码进行性能分析，而while循环有很多成功之处，但是我想不出一种方法来使我的代码在没有它的情况下运行得更快。有没有一种方法可以改善我的代码以使其更快地工作？该代码应该(并且这样做，但是太慢)创建一个字典，其中的键都是从2到999999的整数，并且值是由序列模式制成的列表的长度
转载
2023-12-19 06:12:20
51阅读
程序执行过程中，如果RAM中有大量的对象在运行，就可能会出现内存问题，特别是在对可用内存总量有限的情况下。下面是一些减少字典对象内存大小的方法，这些方法可以显著减少对象所需的RAM大小。字典在Python里用字典来表示结构信息是非常方便的：>>> ob = {'x':1, 'y':2, 'z':3}>>> x = ob['x']>>> ob['
转载
2023-10-27 14:05:55
74阅读
在执行程序时，如果内存中有大量活动的对象，就可能出现内存问题，尤其是在可用内存总量有限的情况下。在本文中，我们将讨论缩小对象的方法，大幅减少 Python 所需的内存。为了简便起见，我们以一个表示点的 Python 结构为例，它包括 x、y、z 坐标值，坐标值可以通过名称访问。Dict在小型程序中，特别是在脚本中，使用 Python 自带的 dict 来表示结构信息非常简单方便： 由于
转载
2024-04-21 17:32:41
49阅读
原来自己写了个hashmap存储，写了一半查资料的时候看到python的字典dict本身就是hashmap，就直接用字典去存了这千万的数据，吧嗒吧嗒代码写完了，处理流程也写完了。跑了一下，从2个多G的文件中加载五六分钟加载完，查询平均每4秒左右才查到，这。。。。 搜了下python字典的使用，有上千万的应用的例子，用的是整型的key，看起来查询效率是O(1)，哪里的问题造成我的字典查询这么慢，ha
转载
2023-10-26 14:28:51
124阅读
Python入门基础篇 No.36 —— 字典_核心底层原理_内存分析_存储键值对过程 文章目录Python入门基础篇 No.36 —— 字典_核心底层原理_内存分析_存储键值对过程前言一、字典核心底层原理(重要)二、将一个键值对放进字典的底层过程三、扩容总结 前言一、字典核心底层原理(重要)字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组），数组的每个单元叫做 bucket。每
转载
2023-08-11 10:53:43
79阅读
字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组），数组的每个单元叫做 bucket。每个 bucket 有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引用。所有 bucket 结构和大小一致，我们可以通过偏移量来读取指定 bucket。下面通过存储与获取数据的过程介绍字典的底层原理。 存储数据的过程例如，我们将‘name’ = ‘张三’ 这个键值对存储到字典map中，
转载
2023-11-20 13:34:06
122阅读
1. 概述在之前的系列文章中，分析到了Buddy System的页框分配，Slub分配器的小块内存对象分配，这些分配的地址都是物理内存连续的。当内存碎片后，连续物理内存的分配就会变得困难，可以使用vmap机制，将不连续的物理内存页框映射到连续的虚拟地址空间中。vmalloc的分配就是基于这个机制来实现的。还记得下边这张图吗？vmap/vmalloc的区域就是在VMALLOC_START ~ VMA
# 如何解决Python队列占用过多内存的问题
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你解决Python队列长度太大占用过多内存的问题。在开始之前，我们需要明确整个解决问题的流程。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的模块 |
| 步骤2 | 创建队列对象 |
| 步骤3 | 设置队列的最大长度 |
| 步骤4 | 往队列中添
原创
2024-01-03 08:02:16
134阅读
背景在用Python搭建服务过程使用字典存放自定义的对象，需要特别指出的是value值是占用内存空间较大的对象。随着时间的流逝和数据的累积，字典的key变得越来越多，从而使得整个字典对象占用过大的内存空间。此时，需要根据实际需要定期删除特定的keys，及时释放内存，否则就可能引发血案：OOM，进程被kill。字典内存释放众所周知，去掉字典中元素可以使用 pop 或者 del 方法，但是这两种方法都
转载
2023-08-11 11:20:52
184阅读
字典操作
增
有两种方法：
直接增加
• 因为字典是无序的，所以不需要指定什么，只需要指定增加的key即可
• 如果键是已经存在的，则直接将value进行更改成新的指定的值
转载
2023-06-16 13:40:48
81阅读
# Python列表长度太大占内存
在使用Python编程时，经常会使用列表这种数据结构来存储多个元素。但是，当列表的长度变得非常大时，可能会导致内存占用过高的问题。本文将介绍Python列表的内存占用情况，以及如何优化列表的内存占用。
## Python列表的内存占用
在Python中，列表是一种动态数组，可以存储任意数量的元素。当我们向列表中添加元素时，Python会自动调整列表的大小，
原创
2024-03-13 07:02:18
388阅读
# 如何实现 Python 列表内存溢出
在使用 Python 的过程中，可能会遇到内存溢出的问题，尤其是在处理大型数据时。下面，我将为您详细讲解如何通过创建一个过大的 Python 列表，导致内存溢出的问题。整件事情的流程将通过一个表格展示，接着我们将逐步深入每一步的实现。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
Python 中的序列类型包含内置的 list、tuple、str 等，它们有很多明显的共同点。比如都支持通过索引语法(seq[k])获取序列中的某个特定元素；底层的结构都是用数组来实现的。Low-Level Array计算机系统一般都包含有数量庞大的内存空间，为了跟踪具体某段数据实际的存储位置，计算机加入了称为内存地址(memory address)的抽象形式。每个字节的存储空间都会关联一个独特
转载
2023-10-24 20:32:06
261阅读
# 如何减小Python字典的内存消耗
## 总览
在Python中，字典是一种非常常用的数据结构，但是当字典中存储大量数据时，会占用较多的内存空间。对于一些需要处理大数据量的场景，优化字典的内存消耗是非常重要的。本文将介绍如何通过一些方法来减小Python字典的内存消耗。
### 步骤
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 了解Python字典的内存
原创
2024-05-24 05:42:35
83阅读
# 如何实现 Python 字典共享内存
在 Python 中，字典是一种用于存储键值对的数据结构。但当我们需要在多个进程之间共享字典时，我们需要借助于共享内存的方式。下面我们将探讨如何通过 `multiprocessing` 模块实现 Python 字典的共享内存。
## 流程概览
下面是整个实现过程的分步骤流程表：
| 步骤 | 描述
### Python 字典内存占用实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现“Python 字典内存占用”。首先，让我们来看整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个字典 |
| 2 | 查看字典的内存占用情况 |
接下来，我会逐步告诉你每一步需要做什么，并提供相应代码和注释：
#### 步骤一：创建一个字典
首先，我们需要创建一个
原创
2024-05-04 05:31:50
86阅读
关于Python中的“列表-字典”内存管理问题，我开始了自己的探索之旅。不同于传统的数据结构，Python的列表和字典为数据处理提供了灵活性和高效性。随着最近对Python内存管理的深入理解，我意识到理清这些数据结构之间的内存关系对于优化性能至关重要。
> **引用块**
> “Python的内存模型使得内存管理更加高效，但同时也带来了不少隐患。理解这些隐患是开发高效Python应用的第一步。”
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
转载
2023-09-23 09:45:17
144阅读
# Python 中的共享内存字典
在 Python 中，数据共享和内存管理是多进程编程中的一个重要课题。当多个进程需要共享数据时，传统的数据结构如字典并不适合，因为它们是在各自的进程空间中的，无法直接访问。为了实现跨进程的字典共享，Python 提供了共享内存机制，尤其是在 `multiprocessing` 模块中。
## 共享内存字典的概念
共享内存字典允许多个进程在同一块内存区域访问
原创
2024-10-21 07:21:06
123阅读
