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"
- Декораторы в Python
- Работа с утверждениями в Python
- Объединение словарей в Python
- Обработка аргументов Python
- Управление фоновыми задачами в Python
- Модуль functools в Python
- Генерация QR-кодов с библиотекой qrcode
- Фильтрация элементов с помощью islice
- Принципы SRP и OCP
- Дефолтные параметры в Python
- Pretty-printing JSON в Python
- Создание словарей и множеств в Python.
- Работа с байтовыми строками в Python
- Работа с комплексными числами
- Локальные переменные.
- Очистка данных в Python
- Очистка данных с Pandas
- Цикл for с enumerate() в Python
- Структуры данных в Python
- Профилирование данных с Pandas
- Объединение словарей в Python
- Аннотации типов в Python
- Удаление falsy-значений из списка с помощью filter
- kwargs в Python
- Работа со списками
- Создание директории в Python
- Проверка на истинность объектов в Python
- Python defaultdict добавление ключа
- Ускорение кода с помощью векторизации
- Чтение бинарного файла в Python.
- Вычисление фазы комплексного числа
- Метод __imod__ для Python
- Многопоточность в Python
- Работа с срезами в Numpy
- Функциональное программирование в Python
- Вывод переменной и строки в Python
- Преобразование в float
- Генерация случайных чисел в Python
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
- Разделение строки с помощью split()
- Абстракции словарей и множеств в Python
- Расширение операции побитового «и» в Python
- Списки в Python: основы
- Python OrderedDict и fromkeys() — работа с словарями
- Создание пустых функций и классов в Python
