文章内容主要是详细介绍了pythonmemory_profiler库制作器和迭代器cpu占用的时间分析,文章内容紧扣主题进行详尽的基本介绍,感兴趣的朋友可以了解一下
不进行计算时,生成器和list空间占用
import time from memory_profiler import profile profile(precision=4) def list_fun(): start=time.time() total=([i for i in range(5000000)]) print('iter_spend_time:',time.time()-start) profile(precision=4) def gent_func(): gent_start=time.time() total=(i for i in range(5000000)) print('gent_spend_time:',time.time()-gent_start) iter_fun() gent_func()
显示结果的内涵:第一行表明已剖析编码的号码,第二列(Mem应用情况)表明实行当列后Python编译器的内存使用情况。第三列(增长)表明现阶段行相较于最后一行的运行内存差别。最终某列(行具体内容)打印出已讲解的编码。
剖析:在没有来计算的情形下,目录list和迭代器会占空间,但是对于制作器不容易占空间
当要测算,list和制作器的耗费时间和占用内存
使用sum内置函数,list和制作器求合10000000个数据信息,listcpu占用比较大,制作器耗费时间大约是list的二倍
import time from memory_profiler import profile profile(precision=4) def iter_fun(): start=time.time() total=sum([i for i in range(10000000)]) print('iter_spend_time:',time.time()-start) profile(precision=4) def gent_func(): gent_start=time.time() total=sum(i for i in range(10000000)) print('gent_spend_time:',time.time()-gent_start) iter_fun() gent_func()
对比分析,必要时对信息进行迭代更新使用中,制作器方式的用时很长,但内存使用上还是偏少,由于应用制作器时,运行内存只存放每一次迭代计算的信息。查找原因时个人觉得,制作器的迭代计算环节中,在迭代更新数据与测算立即持续变换,对比与迭代器目标中先将它们所有储存在运行内存中(尽管占用内存,但载入比再度迭代更新要快点),因而,制作器较为耗时间,但占用内存小。
记录数据循环系统求合500000个数据信息,迭代器和制作器循环系统得到时
汇总:基本上与此同时成功,迭代器的占用内存比较大
import time from memory_profiler import profile itery=iter([i for i in range(5000000)]) gent=(i for i in range(5000000)) profile(precision=4) def iter_fun(): start=time.time() total=0 for item in itery: total+=item print('iter:',time.time()-start) profile(precision=4) def gent_func(): gent_start=time.time() total=0 for item in gent: total+=item print('gent:',time.time()-gent_start) iter_fun() gent_func() list,迭代器和生成器共同使用sum计算5000000个数据时间比较
总结:list+sum和迭代器+sum计算时长差不多,但生成器+sum计算的时长几乎长一倍,
import time from memory_profiler import profile profile(precision=4) def list_fun(): start=time.time() print('start!!!') list_data=[i for i in range(5000000)] total=sum(list_data) print('iter_spend_time:',time.time()-start) profile(precision=4) def iter_fun(): start=time.time() total=0 total=sum(iter([i for i in range(5000000)])) print('total:',total) print('iter_spend_time:',time.time()-start) profile(precision=4) def gent_func(): gent_start=time.time() total=sum(i for i in range(5000000)) print('total:',total) print('gent_spend_time:',time.time()-gent_start) list_fun() iter_fun() gent_func()
综上所述,这篇文章就给大家介绍到这里了,希望可以给大家带来帮助。
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