python的内存调优(python的内存管理机制)

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一、Python内存存储机制是怎样的？Python的内存存储机制主要包括以下几个方面：

1．对象引用：在Python中，所有数据都以对象的形式存在。对对象的引用存储在堆上，对象本身存储在堆栈上。

2。垃圾收集：Python有一个内置的垃圾收集机制，可以自动回收不再使用的内存。如果没有对某个对象的引用，Python会自动将其从内存中删除。

3。内存池：Python使用内存池技术来管理内存。内存池是一种预先分配大内存块，然后将这块内存分成更小的块以供执行程序时使用的技术。这可以防止操作系统频繁地请求和释放内存，从而提高程序的执行效率。

4。引用计数：Python对象有引用计数器，用于记录引用该对象的变量或其他对象的数量。引用计数为0意味着没有变量引用该对象，Python会自动回收该对象的内存。

5。循环引用：Python对象可以创建循环引用。也就是说，一个对象引用它自己。在这种情况下，Python的垃圾收集机制打破了循环引用以防止内存泄漏。

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二、用python处理一个1G左右的数据集，运行速度非常慢，怎样优化？

我想给你一些个人建议：

考虑用C或C++重写。

考虑并行做，找一个Hadoop集群，并将其编写为mapreduce程序。如果在Hadoop上运行，就不怕数据多了。

考虑升级机器，获取更多内存，尽量把东西放到内存里。

考虑程序优化。

你得看看你的程序哪里慢。您可以按照以下步骤操作：

首先，确保您确实需要检查所有数据。顶一下看看CPU是否满了？单线程单进程实现？可以让它多进程吗？然后top检查每个核心是否满了？如果没有满，那么你就得努力的充分利用你的CPU，让CPU满了！看一下程序。是因为IO没有跑满吗？如果可以的话，IO可以异步吗？或者IO次数太多？可以减少IO数量吗？即使你只做一次IO，比如说你1G的东西，你能不能一次性全部拿到内存中，然后一切都在内存中处理。

如果每个核心都满了，那么看看你的计算都花在哪里了。可以使用hotshot等工具来测量。您可以在1/16数据、1/8数据、1/4数据和1/2数据的情况下进行粗略比较，查看热点结果，看看您的函数所花费的时间如何增加。找出花费最多时间的一件或多件事情。，有针对性的优化可以事半功倍。

找到问题后，再寻找解决方案。如果python带来的数据结构不适合，可以用numpy之类的东西解决吗？可以用吗？一些数据库解决方案。你可以使用cython将C实现包装在某个地方吗？

如果算法不够好，你可以优化算法吗？

希望可以帮到你，这只是我的一个建议！