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"
- Принцип одной функции
- Срезы в Python
- Работа с enumerate()
- Счетчик в Python: most_common()
- Настройка логгера Logzero
- Нахождение максимального значения и его индекса в списке
- Обработка ошибок ввода данных
- PUT запрос для обновления данных
- Обработка данных в Python
- Значения по умолчанию в Python
- Python UserString — создание подклассов строк
- Возведение в квадрат с помощью itertools
- Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
- Метод сравнения объектов в Python
- Подписка на @SelectelNews
- Цикл for в Python
- Управление контекстом выполнения
- Python enumerate() для работы с индексами
- Метод join() для объединения элементов
- Дефолтные параметры в Python
- Поиск самого частого элемента
- Повторение элементов списков
- Применение функции к списку
- Работа с пакетами
- Работа с географическими данными.
- Генераторы в Python
- Поиск индекса элемента
- Работа с коллекциями Python
- Логирование в Python
- Основы Python за 14 дней
- Инвертирование словаря
- Функция reversed() в Python
- kwargs в Python
- Python Метод Union Множеств
- Отладчик pdb: начало работы
- Структурирование именованных констант
- Тестирование с responses
- Сложение матриц в NumPy
- Удаление элементов по срезу
- Генераторы в Python
- Оптимизация памяти с __slots__
- Оператор Walrus в Python 3.8
- Работа с JSON в Python
- Форматирование строк в Python
- Пустой оператор pass в Python
