Pythonでメモリを食い過ぎた時に見直すポイント - 西尾泰和のはてなダイアリー
ちょっと複雑なアルゴリズムをPythonで実装してみて、自分の予想以上にメモリを食ってしまったので何が原因なのかプロファイルしてみた。 辞書を大量に使ってはいけない 指摘されてみれば当たり前のことなんだけども、辞書はハッシュテーブルなのでメモリをたくさん使う。「グラフの頂点ごとに整数→整数のマッピングを持ちたいな」と思って、うっかり辞書を使ってしまったのだが、エントリー数が6個でも 1048バイト×頂点数 のメモリが吹っ飛んでいく。いくらハッシュのアクセスがO(1)だからといって、1048バイトmallocしてスラッシング起こしてんだったら全然安くない。エントリの個数とアクセス頻度によってはO(n)で線形探索したほうがよっぽどよい。 エントリーの個数が5件までならハッシュテーブルではないコンパクトな持ち方をするので280バイト。それでもでかい。 自作クラスのインスタンスも辞書を持っている
「“バカ”製造装置」としてのtwitterを考えてみる - シロクマの屑籠
インターネットをやっていると、ときどき「twitterってバカ発見器だよね」という表現を見かけます。辛辣すぎる表現ですが、確かに、過激な表現を繰り返しているうちに分別を失っていくような人、ジャンヌ・ダルク気取りの人、唯我独尊になってしまっている人は、twitterでチラホラ見受けられるように思います。タイトルのような「バカ」は言い過ぎとしても、「唯我独尊」「ジャンヌ･ダルク気取りの人」に遭遇しやすいツールであろう、とは言えると思います。 とはいえ、これはインターネット全体についてもある程度は言えます。日本だけでも何千万人もネットユーザーがいるんですから、そりゃ色んなタイプの極端な人が目に飛び込んでくるでしょう。本来なら「大衆居酒屋の勇者」みたいな人で済んでいたはずの大言壮語が、インターネットによって「twitterの勇者」へと可視化され、極端な声を上げている人達が目立つようになってしまった
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