python 申请内存空间,用于创建多维数组的实例_python

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

进程传递数据最简单方便的是通过Queue。这样你的自建类对象就可以放到队列中,由子进程获取。到于Array,Var等方法,那是给高效数据共享用的。共享内存是进程通信的高级技巧。需要高性能计算的时候再研究这些方法。Pool,Manager之类是一种封装。用得反而比较少。python与C++共享内存里,还会使用一种Numpy中的数组。那个效率更高。你的程序中子进程及传递参数都没有问题。你少了一句。在后面要加上p.join()就可以了如果不加,那么你的主进程不等子进程,它先退出了,往往操作系统会自动把子进程也杀掉。另外子进程中的print输出有延时。即使你用sys.stdout.flush(),有时候它也会有延时www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

以三维数组为例

Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的 malloc。另外

先申请1个一维数组空间:

Python中大量采用了内存对象池的技术,使用这种技术可以避免频繁地申请和释放内存空间。因此在析构时,通常都是将对象占用的空间归还到内存池中。举个例子,如果你无意识的写了一个循环之类的,

mat = [None]*d1

通过查询资料,使用Python动态申请内存块,可以使用ctypes包中的函数,导入包及代码如下所示: from ctypes import* mem=create_string_buffer(1024) 说明:内存申请使用create_string_buffer()函数,上面

d1是第一维的长度。

Python中大量采用了内存对象池的技术,使用这种技术可以避免频繁地申请和释放内存空间。因此在析构时,通常都是将对象占用的空间归还到内存池中。举个例子,如果你无意识的写了一个循环之类的,

再把mat中每个元素扩展为第二维的长度:

python内存一把不需要手工去释放 1、python中有自动回收垃圾的机制 2、大部分变量使用结束后,系统自动回收,不需要手工 3、程序结束后,自动释放,不需要做处理!

for i in range(len(mat)): mat[i][j] = [None]*d2

类似的,把mat中每个元素扩展为第三维的大小:

for i in range(len(mat)): for j in range(len(mat[0]): mat[i][j] = [None]*d3

以上是创建的“数组”其实是list类,不是严格意义的数组。

用numpy array创建2*3*4数组:

原始方法

先创建含2个元素(第一维)的一维数组,把3*4数组塞进这2个元素的位置。

x = np.array([ [3*4数组] , [3*4数组] ])

类似的,

x = np.array([ [ [4个元素的一维数组], [4个元素的一维数组], [4个元素的一维数组] ] , [ [4个元素的一维数组], [4个元素的一维数组], [4个元素的一维数组] ] ])

用其他函数

np.zeros((2,3,4)) #参数为一个元祖(2,3,4)np.zeros_like( anotherArray ) #创建与anotherArray 同维度的数组,不复制anotherArray 的元素,以0填充.

类似的还有

np.ones, np.ones_like

np.empty, np.empty_like

np.eye(n)

以上这篇python 申请内存空间,用于创建多维数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持真格学网。

先从较浅的层面来说,Python的内存管理机制可以从三个方面来讲(1)垃圾回收(2)引用计数(3)内存池机制一、垃圾回收:python不像C++,Java等语言一样,他们可以不用事先声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲,对象的类型和内存都是在运行时确定的。这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因(这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值)。二、引用计数:Python采用了类似Windows内核对象一样的方式来对内存进行管理。每一个对象,都维护这一个对指向该对对象的引用的计数。如图所示(图片来自Python核心编程)x=3.14y=x我们首先创建了一个对象3.14,然后将这个浮点数对象的引用赋值给x,因为x是第一个引用,因此,这个浮点数对象的引用计数为1.语句y=x创建了一个指向同一个对象的引用别名y,我们发现,并没有为Y创建一个新的对象,而是将Y也指向了x指向的浮点数对象,使其引用计数为2.我们可以很容易就证明上述的观点:变量a 和 变量b的id一致(我们可以将id值想象为C中变量的指针).我们援引另一个网址的图片来说明问题:对于C语言来讲,我们创建一个变量A时就会为为该变量申请一个内存空间,并将变量值放入该空间中,当将该变量赋给另一变量B时会为B申请一个新的内存空间,并将变量值放入到B的内存空间中,这也是为什么A和B的指针不一致的原因。如图:而Python的情况却不一样,实际上,Python的处理方式和Javascript有点类似,如图所示,变量更像是附在对象上的标签(和引用的定义类似)。当变量被绑定在一个对象上的时候,该变量的引用计数就是1,(还有另外一些情况也会导致变量引用计数的增加),系统会自动维护这些标签,并定时扫描,当某标签的引用计数变为0的时候,该对就会被回收。三、内存池机制Python的内存机制以金字塔行,-1,-2层主要有操作系统进行操作,第0层是C中的malloc,free等内存分配和释放函数进行操作;第1层和第2层是内存池,有Python的接口函数PyMem_Malloc函数实现,当对象小于256K时有该层直接分配内存;第3层是最上层,也就是我们对Python对象的直接操作;在 C 中如果频繁的调用 malloc 与 free 时,是会产生性能问题的.再加上频繁的分配与释放小块的内存会产生内存碎片.Python 在这里主要干的工作有:如果请求分配的内存在1~256字节之间就使用自己的内存管理系统,否则直接使用 malloc.这里还是会调用 malloc 分配内存,但每次会分配一块大小为256k的大块内存.经由内存池登记的内存到最后还是会回收到内存池,并不会调用 C 的 free释放掉.以便下次使用.对于简单的Python对象,例如数值、字符串,元组(tuple不允许被更改)采用的是复制的方式(深拷贝?也就是说当将另一个变量B赋值给变量A时,虽然A和B的内存空间仍然相同,但当A的值发生变化时,会重新给A分配空间,A和B的地址变得不再相同;而对于像字典(dict),列表(List)等,改变一个就会引起另一个的改变,也称之为浅拷贝:附录:引用计数增加1.对象被创建:x=42.另外的别人被创建:y=x3.被作为参数传递给函数:foo(x)4.作为容器对象的一个元素:a=[1,x,’33’]引用计数减少1.一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的foo(x)函数结束时,x指向的对象引用减1。2.对象的别名被显式的销毁:del x;或者del y3.对象的一个别名被赋值给其他对象:x=7894.对象从一个窗口对象中移除:myList.remove(x)5.窗口对象本身被销毁:del myList,或者窗口对象本身离开了作用域。垃圾回收1、当内存中有不再使用的部分时,垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象,然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除,还有一种情况也会被垃圾收集器清掉:当两个对象相互引用时,他们本身其他的引用已经为0了。2、垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器,确保释放循环引用对象(a引用b,b引用a,导致其引用计数永远不为0)内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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