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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Группировка элементов Python
  2. Работа с файлами в Python
  3. Делегирование в Python
  4. Лямбда-функции в Python
  5. Импортирование в Python
  6. Явный импорт в Python
  7. Получение текущей даты в Python
  8. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  9. Бесконечная проверка в Python
  10. Проверка на истинность объектов в Python
  11. Обратное распространение ошибки
  12. Оператор match в Python
  13. Объединение множеств в Python
  14. Обучение модели с указанием эпох
  15. Проверка запуска скрипта или импорта модуля
  16. Логирование с Loguru
  17. Передача словаря через **kwargs
  18. Определение имен функций
  19. Реверс строки в Python
  20. Функция divmod() в Python
  21. Печать календаря в Python
  22. Профилирование с cProfile
  23. Библиотека sh: использование команд bash в Python
  24. Поиск наиболее частого элемента в списке
  25. Работа с байтовыми строками в Python
  26. Python Аргументы по умолчанию
  27. Тип CodeType в Python.
  28. Операции с кортежами
  29. Определение относительного пути
  30. Работа с базами данных SQLite
  31. Особенности множеств в Python
  32. Работа с путями в Python
  33. Библиотека Emoji: использование смайлов в Python
  34. Наследование в программировании
  35. Работа с файлами в Python
  36. Контроль точности вывода чисел
  37. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  38. Установка и использование Virtualenv
  39. Отслеживание прогресса с tqdm
  40. Создание графиков в терминале
  41. Изменение регистра данных
  42. Функция rsplit() в Python
  43. Генераторы в Python
  44. Получение комбинаций в Python
  45. Запуск файлового сервера
  46. Фильтрация данных в Python.
  47. lru_cache оптимизация функций

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию