Python 2.7 酸洗效率

我是igraph的初学者

我有一个60000个节点和900K条边的图形数据。我可以使用pythonigraph成功地创建图形并写入磁盘。我的机器有3G内存

当我以graphml格式将图形写入磁盘时，内存使用率约为19%；使用write_pickle时，使用率上升到50%，所需时间明显增加

igraph这种行为背后的原因是什么？我什么时候应该和什么时候不应该使用pickle格式

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请对此加以说明。

Pickle是Python标准库中的序列化程序。在我看来，这些猜测很有可能：

当igraph启动时，他们不想创建自己的文件格式，所以他们使用pickle。现在保存图形的默认行为不是pickle，而是自己的格式

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在graphml中使用igraph保存对象时，库知道什么是重要的，什么不是重要的，并且将使用最少的内存。然而，Pickle可以将许多Python对象序列化为字符串，并将每个对象保存在列表或字典中，以防重复使用或具有循环引用

Pickling是一种通用格式，用于存储任意对象，这些对象可能引用其他对象，而这些对象反过来也可能引用其他对象。因此，当Python处理一个对象时，它必须跟踪它以前“看到”并序列化的所有对象，以避免陷入无限循环。这可能就是酸洗速度较慢（并且占用更多内存）的原因

使用pickle的优点是，pickle表示将保留每个图形、顶点或边属性的确切Python类型（前提是您使用支持pickle的类型）。GraphML不会保留确切的类型，因为从Python类型到GraphML类型没有明确的映射；例如，在GraphML表示中，所有数值属性都将转换为双精度，而不管原始属性是Python整数、长整数还是浮点数