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"
- Хэш-функции в Python
- Модуль math: основные функции
- Функциональное программирование в Python
- Принципы Zen Python
- Поиск повторов в списке
- Разбиение строки в Python
- Модуль Antigravity в Python 3
- Скачать видео с YouTube
- Множества и frozenset
- Поиск email
- Преобразование строк в числа с плавающей запятой
- Лямбда-функции в Python
- Отправка HTTP-запросов с User-Agent
- Создание и использование модулей в Python
- Сортировка элементов с OrderedDict
- Отношения подклассов в Python
- Оператор деления для класса Rational
- Python itertools combinations() — группировка элементов
- Проверка кортежей.
- Работа с Path в Python
- Эффективная конкатенация строк с использованием join()
- Описание скриптов в README
- Работа с f-строками 2.0
- Метод pop() списка
- Многострочные комментарии в Python
- Генераторы в Python
- Работа с аргументами командной строки
- Функция divmod() в Python
- Python: цикл for и оператор присваивания
- Метод join() с набором
- Переименование файлов в Python
- Lambda Functions in Python
- Конвертация коллекций в Python.
- Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
- Замена переменных в Python
- Установка и использование Telegram API в Python
- Переопределение метода len
- Необязательные аргументы в Python
- Поиск всех индексов подстроки
- Эффективная конкатенация строк в Python
- Открытие и запись файлов
- Удаление элемента из списка
- Проверка версии Python
- Извлечение новостей с помощью newspaper3k
- Парсинг веб-страниц с Beautiful Soup
