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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с Telegram API на Python
  2. Поиск самого частого элемента
  3. Методы __repr__ и __str__ в Python
  4. Выражения-генераторы в Python
  5. Поиск частых элементов в списке
  6. Условные выражения в Python
  7. Объединение словарей в Python
  8. Протокол управления контекстом
  9. Поиск с библиотекой Google
  10. Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
  11. Доступ к локальным переменным
  12. Получение ID текущего процесса
  13. Фильтрация данных в Python.
  14. Абстракции словарей и множеств в Python
  15. Основы работы со списками
  16. Инверсия списков и строк в Python
  17. Python: цикл for и оператор присваивания
  18. Выход из профиля в Django
  19. Проверка типов с помощью isinstance
  20. Получение идентификатора объекта в памяти
  21. Декораторы в Python
  22. Отладка утечек памяти в Python
  23. Переворот строки с использованием цикла
  24. Декораторы для регистрации функций
  25. Magic Commands — улучшение работы с Python
  26. Работа с файлами в Python
  27. Генераторы в Python
  28. Итераторы с потерямиZIP
  29. Работа с областями видимости переменных
  30. Декораторы с аргументами
  31. Профилирование кода
  32. Проблемы с dict в Python
  33. Лимиты на ресурсы Python
  34. Установка и использование Virtualenv
  35. Сохранение и загрузка модели в PyTorch
  36. Срезы в Python
  37. Изменения в обработке логических значений
  38. Профилирование данных с Pandas
  39. Управление контекстом выполнения
  40. Работа с буфером обмена на Python
  41. Проверка однородности элементов списка
  42. Оператор @ для умножения матриц
  43. Создание копии списка в Python
  44. Numpy: разбиение массивов
  45. Очистка строки в Python
  46. Применение промокода в Много лосося

Marketello читают маркетологи из крутых компаний