Курс Python → Измерение потребления памяти при сортировке
При сортировке в Python очень важно учитывать потребление памяти, особенно при работе с большими объемами данных. Для того чтобы оценить, сколько памяти потребляет каждая из функций сортировки, мы можем использовать встроенный модуль resource. Этот модуль позволяет отслеживать максимальное использование памяти для одного потока, что позволяет нам более точно оценить потребление памяти при сортировке.
Для того чтобы запустить сортировку списка в отдельном потоке и отследить потребление памяти, мы можем использовать многопоточность в Python. Это позволяет нам изолировать процесс сортировки и измерить используемую память только для этого процесса. Таким образом, мы сможем получить более точные данные о потреблении памяти при сортировке.
Также существует удобный инструмент под названием FunctionSniffingClass, который можно найти в репозитории. Этот инструмент позволяет более детально отслеживать вызовы функций и измерять используемую ими память. Используя этот инструмент, мы можем получить более подробные данные о потреблении памяти при сортировке и оптимизировать наш код для экономии ресурсов.
import resource
import threading
def sort_list(lst):
sorted_lst = sorted(lst)
return sorted_lst
def sort_list_in_thread(lst):
thread = threading.Thread(target=sort_list, args=(lst,))
thread.start()
thread.join()
if __name__ == "__main__":
lst = [4, 2, 7, 1, 9]
sort_list_in_thread(lst)
Приведенный выше пример кода демонстрирует использование многопоточности для сортировки списка и измерения потребления памяти. После запуска сортировки в отдельном потоке, мы можем использовать модуль resource для измерения использованной памяти и оптимизации нашего кода для эффективной работы с памятью.
Другие уроки курса "Python"
- Дизассемблирование Python кода
- Работа с файлами в Python
- Функция zip() в Python
- Генераторы в Python
- Обработка ошибок ввода данных
- Итерации в Python
- Удаление элементов во время итерации
- Управление импортом в Python
- Сравнение def и lambda в Python
- Метод enumerate() в Python
- Константы в модуле cmath
- Генераторные выражения и islice.
- Управление асинхронными задачами на Python.
- Python Ellipsis использование
- Настройка шрифта и цвета в Tkinter
- Использование html-скриптов в Jupyter Notebook
- Метод get для словаря
- Парсинг статей с Newspaper3k
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Создание и удаление объектов
- Операции с датами в Python
- Модуль future Python
- Вызов внешних программ в Python с помощью sh
- Обратное распространение ошибки
- Профилирование с cProfile
- Извлечение статей с newspaper3k
- Python Поверхностное Копирование
- Оператор объединения словарей
- Отрицательные индексы списков в Python
- Основные операции с Numpy
- Сложение матриц в NumPy
- Добавление цвета в консоли
- Удаление эмодзи с помощью pandas
- Тестирование с responses
- Работа с множествами в Python
- Настройка вывода в Numpy
- Идентификатор объекта в Python
- Метод ior для битовых операций
- Округление в Python
- Получение ID процесса
