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. Метод is_absolute() для PurePath
  2. Списковое включение в Python
  3. Списки в Python: основы
  4. Избегайте использования goto
  5. Подсчет элементов в Python
  6. Создание пар из последовательностей
  7. Преобразование документов в PDF с помощью Spire.Office
  8. Работа с Enum в Python3.
  9. Оператор zip в Python
  10. Измерение времени выполнения с помощью time
  11. Списки в Python
  12. Явный импорт в Python
  13. Настройка шрифта и цвета в Tkinter
  14. Декораторы в Python
  15. Отладка регулярных выражений в Python
  16. Принципы Zen Python
  17. Поток данных в Python
  18. Удаление файлов и папок в Python
  19. Очистка списка от False, None, 0, «»
  20. Объединение коллекций в Python
  21. Определение основы слова с showballstemmer
  22. HTTP-запросы с библиотекой Requests
  23. Проблема сравнения словарей
  24. Обработка ошибки IndexError
  25. Повторение элементов в Python
  26. Импорт модуля из другого каталога
  27. Тестирование с responses
  28. Распаковка значений в Python
  29. Операции с кортежами
  30. Возведение в квадрат с помощью itertools
  31. Кортеж в Python: создание и использование
  32. Функции min(), max(), sum()
  33. Определение относительного пути
  34. Сравнение def и lambda функций в Python
  35. Блок else в обработке исключений
  36. Разделение строки в Python
  37. Отрицательные индексы списков в Python
  38. Преобразование PowerPoint в PDF.
  39. Работа с SQLite в Python
  40. Создание .exe файла с pyinstaller
  41. Генерация тестовых данных с factory_boy
  42. Работа с датой и временем в Python
  43. Объединение словарей в Python
  44. Синтаксис переменных цикла в Python
  45. Синхронизация доступа к ресурсам
  46. Установка random seed в Python
  47. Использование type hints
  48. Область видимости переменных
  49. Операторы присваивания в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию