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"
- Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
- Оформление кода по PEP 8
- Python Calendar Usage
- Фильтрация входных данных в Python
- Переворот строки с использованием цикла
- Использование метода lower()
- UserList в Python: Описание и примеры использования
- Метод setitem в Python
- Создание задания в Cron
- Подсчет количества элементов в списке
- Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
- Моржовый оператор в Python 3.8
- Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
- Solidity для DeFi Ethereum
- Работа с deque в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Профилирование кода
- Документирование функций в Python
- Метод __irshift__ для Python
- Преобразование текста в нижний регистр
- Работа с f-строками 2.0
- Операторы присваивания в Python
- Генераторы по генератору
- Numpy: разбиение массивов
- Работа с *args и **kwargs в Python
- Атрибуты объекта в Python
- Получение списка кортежей из словаря
- Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
- f-строки в формате строк
- Установка библиотек в Python
- Работа с файловой системой в Python
- TypedDict для kwargs в Python 3.12
- Вывод символов строки в Python
- Документация функции help() в Python
- Получение размера объекта с sys.getsizeof()
- Библиотека schedule: планировщик задач
- Создание вкладок с TKinter
- Возврат значений из генератора
- Оператор @ для умножения матриц
- Вывод баннеров
- Работа с эмодзи в Python
- Создание вложенных циклов for
- Измерение времени выполнения кода
- Создание словаря с значением по умолчанию
- Установка и использование howdoi
