Курс Python → Управление памятью в Python

Освобождение памяти в Python осуществляется автоматически с помощью механизма сборки мусора. Этот механизм отслеживает объекты, на которые нет ссылок, и освобождает память, занимаемую этими объектами. Однако, иногда может возникнуть необходимость управлять этим процессом вручную.

Для настройки механизма сборки мусора по времени можно использовать модуль gc. Например, чтобы задать интервал сборки мусора в секундах, можно использовать функцию gc.set_interval(seconds). Таким образом, можно контролировать частоту освобождения памяти в программе.

Другой способ настройки механизма сборки мусора в Python — это использование событий. Можно вызывать сборку мусора явно с помощью функции gc.collect() в нужных местах программы. Например, если вы знаете, что после выполнения определенной операции большое количество объектов становится ненужным, вы можете вызвать сборку мусора для освобождения памяти.

import gc

# установить интервал сборки мусора на 10 секунд
gc.set_interval(10)

# выполнить операцию, после которой нужно освободить память
some_operation()

# явно вызвать сборку мусора
gc.collect()

Таким образом, при необходимости можно настроить механизм сборки мусора в Python вручную, чтобы оптимизировать использование памяти в программе и предотвратить утечки памяти.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Enum в Python: создание и использование перечислений
  2. Библиотека schedule: планировщик задач
  3. Объединение списков в Python
  4. Обход дочерних элементов BeautifulSoup
  5. Работа с CSV файлами в Python
  6. Регулярные выражения в Python
  7. Получение ID текущего процесса
  8. Перевод текста с Python Translator
  9. Декораторы классов
  10. Удаление элемента по индексу
  11. Генератор надежных паролей
  12. Сортировка и обратный порядок
  13. Асинхронное выполнение задач в процессах
  14. Dict Comprehension в Python
  15. Удаление дубликатов с помощью множеств
  16. Работа с CSV в Python
  17. Преобразование символов с помощью map
  18. Фильтрация списка от «ложных» значений
  19. Циклы в Python
  20. Транспонирование матрицы в Python
  21. Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
  22. Установка максимального количества цифр
  23. Работа с необработанными строками
  24. Работа с парами ключ-значение
  25. Метод rpow в Python
  26. Обработка ошибки IndexError
  27. Лямбда-функции в Python
  28. Просмотр внешних файлов в %pycat
  29. Введение в Python
  30. Метод remove() для удаления элемента из списка
  31. Сортировка с параметром key
  32. Работа с комплексными числами в Python
  33. Моржовый оператор в Python 3.8
  34. Проверка существования переменной с оператором :=
  35. Big O оптимизация
  36. Работа с комплексными числами
  37. Перезагрузка оператора в Python
  38. Активация Matplotlib в Jupyter
  39. Проверка дубликатов в Python
  40. Работа с YAML в Python
  41. Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
  42. Профилирование с Pandas
  43. Преобразование многоуровневого словаря
  44. Проверка файла .py на синтаксис.
  45. Метод setdefault() в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний