Курс Python → Определение объема памяти объекта
Для определения объема памяти, занимаемого объектом в Python, можно использовать модуль sys стандартной библиотеки. В этом модуле доступна функция getsizeof(), которая принимает объект в качестве параметра и возвращает размер этого объекта в байтах.
Например, если у вас есть список my_list = [1, 2, 3, 4, 5], вы можете использовать getsizeof(my_list) для определения объема памяти, занимаемого этим списком.
Это очень полезно при работе с большими объемами данных, когда необходимо оптимизировать использование памяти. Вы можете использовать функцию getsizeof() для сравнения объема памяти, занимаемого различными объектами, и выбора наиболее эффективного подхода.
Ниже приведен пример кода, демонстрирующий использование функции getsizeof():
import sys
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sys.getsizeof(my_list))
Этот код выведет размер списка my_list в байтах. Помните, что размер объекта в памяти может варьироваться в зависимости от различных факторов, таких как тип данных, вложенность структур данных и прочее.
Другие уроки курса "Python"
- Работа с Telegram API на Python
- Поиск самого частого элемента
- Методы __repr__ и __str__ в Python
- Выражения-генераторы в Python
- Поиск частых элементов в списке
- Условные выражения в Python
- Объединение словарей в Python
- Протокол управления контекстом
- Поиск с библиотекой Google
- Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
- Доступ к локальным переменным
- Получение ID текущего процесса
- Фильтрация данных в Python.
- Абстракции словарей и множеств в Python
- Основы работы со списками
- Инверсия списков и строк в Python
- Python: цикл for и оператор присваивания
- Выход из профиля в Django
- Проверка типов с помощью isinstance
- Получение идентификатора объекта в памяти
- Декораторы в Python
- Отладка утечек памяти в Python
- Переворот строки с использованием цикла
- Декораторы для регистрации функций
- Magic Commands — улучшение работы с Python
- Работа с файлами в Python
- Генераторы в Python
- Итераторы с потерямиZIP
- Работа с областями видимости переменных
- Декораторы с аргументами
- Профилирование кода
- Проблемы с dict в Python
- Лимиты на ресурсы Python
- Установка и использование Virtualenv
- Сохранение и загрузка модели в PyTorch
- Срезы в Python
- Изменения в обработке логических значений
- Профилирование данных с Pandas
- Управление контекстом выполнения
- Работа с буфером обмена на Python
- Проверка однородности элементов списка
- Оператор @ для умножения матриц
- Создание копии списка в Python
- Numpy: разбиение массивов
- Очистка строки в Python
- Применение промокода в Много лосося
