python释放内存代码,python3内存缓存

　　我们都知道内存太多会降低电脑的运行速度。在释放内存之前，首先要检查内存占用的具体数量，而不是一味的追求内存优化。只有找到内存占用量，才能根据情况使用不同的内存释放方法。我们来分析一下检测内容占用的情况，然后进一步提出解决问题的代码。

　　内存占用检测

　　下面的代码块可以检查变量variable所占用的内存。

　　importsys

　　变量=30

　　print(sys.getsizeof(变量))#24

　　Python是一个解释器，我们可以随时扩展我们的类，比如增加一个新的字段3360。

　　d1=DataItem(Alex ，42，-)

　　print(get_size(d1): ，get_size(d1))

　　d1 .重量=66

　　print(get_size(d1): ，get_size(d1))

　　很好，但是如果我们不需要这个功能呢？我们可以强制解释器使用__slots__命令来指定类的列表对象：

　　classDataItem(对象):

　　__slots__=[姓名，年龄，地址]

　　def__init__(自己，姓名，年龄，地址):

　　self.name=name

　　（=NationalBureauofStandards）国家标准局

　　p;self.age=age

　　self.address=address

更多信息可以在文档(RTFM)中找到，其中写到“__ dict__和__weakref__”。使用__dict__节省的空间非常大”。

我们确认：是的，确实很重要，get_size (d1)返回…64字节，而不是460字节，即少7倍。另外，创建对象的速度要快20%(请参阅本文的第一个屏幕截图)。

真正使用如此大的内存增益并不是因为其他开销。通过简单地添加元素，创建一个100,000的数组，并查看内存消耗:

data = []
for p in range(100000):
 data.append(DataItem("Alex", 42, "middle of nowhere"))
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
total = sum(stat.size for stat in top_stats)
print("Total allocated size: %.1f MB" % (total / (1024*1024)))

我们不使用__slots__占用内存16.8MB，使用时占用6.9MB。这个操作当然不是最好的，但是确实代码改变的最小的。（Not 7 times of course, but it’s not bad at all, considering that the code change was minimal.）

以上就是我们解决内存占用的代码方法了，关键还是要先从内存具体占用的情况开始分析，然后再进行下一步的代码操作。更多Python学习指路:PyThon学习网教学中心。

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