处理Python内存使用的可能修复
我有以下课程：处理Python内存使用的可能修复,python,Python,我有以下课程： class C1: STORE = [] TYPE = [] ITEMS = [] PRICE = [] def __init__(self,STORE,TYPE,ITEMS,PRICE): self.STORE = STORE self.TYPE = TYPE self.ITEMS = ITEMS self.PRICE = PRICE 该类的目的是在不同的商店中存储所
class C1:
STORE = []
TYPE = []
ITEMS = []
PRICE = []
def __init__(self,STORE,TYPE,ITEMS,PRICE):
self.STORE = STORE
self.TYPE = TYPE
self.ITEMS = ITEMS
self.PRICE = PRICE
S1 S2 S3 .... S29000
item1 15 2 30 .... 100
item2 0 1 0 .... 5
.
.
.
item600 30 190 10 .... 25
但这并不能解决内存问题；考虑使用一个适当的数据库包，例如+或普通的B-树。 < P>你可以尝试<代码>数组< /C>模块，它在Python 2.3中。除此之外，您可能还需要研究如何为这些内容使用合适的数据库。您可以尝试使用
array如果该矩阵的大部分是空的，那么我建议查看一些稀疏矩阵库。SciPy/NumPy是最常见的，但我相信其他人也提供了一些可以使用python2.3的东西。也许是一个老NumPy？你有一个800 x 30000的矩阵。即每个阵列有2400000个元素。如果它们是浮动的，那么已经有大约100MB的空间了，但由于对象开销，空间会更大。你有六只这样的野兽 如果1.8GB太大，则必须存储更少的数据。对不起，这就是为什么真正的数字运算会很困难。确保你只拥有你需要的数据，就这样
如果该矩阵的大部分是空的，那么我建议查看一些稀疏矩阵库。SciPy/NumPy是最常见的，但我相信其他人也提供了一些可以使用python2.3的东西。也许是一个旧的NumPy？使用Python 2.3会限制您的选择（包括排除使用64位的选项）。这也是内存没有被释放回操作系统的主要原因：CPython中的内部对象分配器在之前无法将不再使用的内存返回到操作系统 如果可以，试着在2.7上运行该算法，看看纯粹使用最新版本的解释器可以获得什么好处（或者在这种迁移中会出现什么兼容性问题） 而且，正如其他人所建议的，优化您的数据结构。检查您执行的操作的算法复杂性