Memory management in Python
This article describes memory management in Python 3.6. If you are interested in GC details, you can read my article about Garbage collection in Python. Everything in Python is an object. Some objects can hold other objects, such as lists, tuples, dicts, classes, etc. Because of dynamic Python's nature, such an approach requires a lot of small memory allocations. To speed-up memory operations and
Python consumes a lot of memory or how to reduce the size of objects?
Python consumes a lot of memory or how to reduce the size of objects? A memory problem may arise when a large number of objects are active in RAM during the execution of a program, especially if there are restrictions on the total amount of available memory. Below is an overview of some methods of reducing the size of objects, which can significantly reduce the amount of RAM needed for programs in
Pythonコードのプロファイリング - shkh's blog
普段、Pythonのコードは何となく速かろうという、言ってみれば勘で書いているのだけど、その勘とやらは往々にしてウンコードを生むものである。そこで、プロファイラを使っていきたいと思う。 使えそうなツール そういうわけで、いくつか使えそうなツールをリストアップした。 経過時間のプロファイラ ツール名 メモ profile ビルトイン, ピュアPythonの決定論的プロファイラ cProfile ビルトイン, C拡張の決定論的プロファイラ line_profiler 行単位の決定論的プロファイラ Plop 統計的プロファイラ, Dropboxの人が作ってる statprof 統計的プロファイラ, 開発停止？ yep 拡張モジュール用の統計的プロファイラ, バックエンドにgoogle-perftools メモリのプロファイラ ツール名 メモ memory_profiler 行単位でメモリ消費量の
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