Курс Python → Управление памятью в numpy.

Телепортация — это процесс передачи информации или объектов из одной точки в пространстве в другую без физического перемещения. В Python, для реализации телепортации объектов между функциями или методами, часто используется массив numpy. Однако, при использовании функции energy_send для создания массива numpy, необходимо учитывать особенности работы с памятью.

При создании массива numpy в функции energy_send, этот массив не возвращается явно из функции. Это означает, что пространство памяти, выделенное для массива, освобождается после завершения работы функции. Для повторного использования этой памяти без повторной инициализации массива можно воспользоваться функцией numpy.empty(). Эта функция возвращает следующий свободный слот памяти без его повторной инициализации.

При использовании numpy.empty() для повторного использования памяти, необходимо учитывать, что область памяти, возвращаемая этой функцией, оказывается той же, которая была только что освобождена. Однако, следует помнить, что это не всегда гарантировано, и в некоторых случаях могут возникнуть проблемы с доступом к данным в памяти.


import numpy as np

def energy_send():
    # Создание массива numpy
    arr = np.array([1, 2, 3])
    return arr

# Использование функции energy_send
data = energy_send()

# Повторное использование памяти с помощью numpy.empty()
new_data = np.empty_like(data)

В приведенном примере кода показано создание массива numpy в функции energy_send и его использование. После этого память, выделенная для массива, может быть повторно использована с помощью функции numpy.empty(). Это позволяет эффективно управлять памятью и избежать лишних накладных расходов при инициализации новых массивов.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Метод index() в Python
  2. Утечки переменных цикла в Python 3.x
  3. Руководство по Pymorphy2
  4. Фильтрация элементов с помощью islice
  5. Печать в одной строке
  6. Использование метода lower()
  7. Переменная с нижним подчеркиванием
  8. Комплексные числа в Python
  9. Python 3.12: Псевдонимы типов
  10. Поиск индекса элемента в списке
  11. Красивый вывод списка
  12. Динамическая типизация в Python
  13. Справка по импортированным модулям
  14. Удаление и повторная вставка ключа в OrderedDict
  15. Функция pow() — возвести число в степень
  16. Метод сравнения объектов в Python
  17. Метод join() для объединения элементов
  18. Блок else в циклах.
  19. Обработка исключений в Python
  20. Пустой оператор pass в Python
  21. Фильтрация списка от «ложных» значений
  22. Вывод с переменной через запятую
  23. Удаление знаков препинания в Python
  24. Списковое включение в Python
  25. Библиотека sh: использование команд bash в Python
  26. Логирование с Logzero
  27. Использование super() в Python
  28. Работа с argparse
  29. Работа с рекламными данными в Pandas
  30. Переопределение метода xor в Python
  31. Проверка условий: all и any
  32. Метод remove() для удаления элемента из списка
  33. Работа с GitHub в Telegram
  34. Асинхронное программирование с asyncio
  35. Возврат нескольких значений из функции
  36. Преобразование списка в словарь через генератор
  37. Различия символов в Python
  38. Операции с датами в Python
  39. Нарезка списков в Python
  40. Асинхронный код в Python
  41. Декораторы для регистрации функций
  42. Округление чисел с помощью round
  43. Оптимизация методов в Python 3.7
  44. Операции с кортежами
  45. Множественное наследование в Python
  46. Атрибуты класса и экземпляра

Marketello читают маркетологи из крутых компаний