#coding:utf-8 import urllib2 import re import threading #图片下载 def loadImg(addr,x,y,artName): data = urllib2.urlopen(addr).read() f = open(artName.decode("utf-8")+str(y)+'.jpg', 'wb') f.write(data) f.close() #具体帖子页面解析,得到图片链接地址,并使用loadImg下载 artNam

主要分为三部分: (1)内存池机制(2)引用计数(3)垃圾回收 (1)内存池机制对于python来说,对象的类型和内存都是在运行时确定的,所以python对象都是动态类型简单来说,python内存分为四部分: =======================Forth :Object memory=======================Third :memory pool=======================Second: C malloc/free=================

转自:http://developer.51cto.com/art/201007/213585.htm 内存管理,对于Python这样的动态语言,是至关重要的一部分,它在很大程度上甚至决定了Python的执行效率,因为在Python的运行中,会创建和销毁大量的对象,这些都涉及到内存的管理. 内存管理,对于Python这样的动态语言,是至关重要的一部分,它在很大程度上甚至决定了Python的执行效率,因为在Python的运行中,会创建和销毁大量的对象,这些都涉及到内存的管理. 51CTO推荐阅读:

本文为转发,原地址为:http://chenrudan.github.io/blog/2016/04/23/pythonmemorycontrol.html 本文主要为了解释清楚python的内存管理机制,首先介绍了一下python关于内存使用的一些基本概念,然后介绍了引用计数和垃圾回收gc模块,并且解释了分代回收和"标记-清除"法,然后分析了一下各种操作会导致python变量和对象的变化,最后做了一下小结.本来是为了解决前几天遇到把服务器内存耗光的问题,结果后来检查发现并不是因为内存

python 内存泄露的诊断 - 独立思考 - ITeye技术网站 python 内存泄露的诊断 博客分类: 编程语言: Python Python多线程Blog.net  对于一个用 python 实现的,长期运行的后台服务进程来说,如果内存持续增长,那么很可能是有了"内存泄露". 最近在我的项目中,就出现了内存持续增长的情况,goolge 了一下,发现 Tracing Python memory leaks 讲了一种诊断方式,并给出了实例.而我的案例与此文稍有不同,下面就结合我的案

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢

Python使用引用计数和垃圾回收来做内存管理,前面也写过一遍文章<Python内存优化>,介绍了在python中,如何profile内存使用情况,并做出相应的优化.本文介绍两个更致命的问题:内存泄露与循环引用.内存泄露是让所有程序员都闻风丧胆的问题,轻则导致程序运行速度减慢,重则导致程序崩溃:而循环引用是使用了引用计数的数据结构.编程语言都需要解决的问题.本文揭晓这两个问题在python语言中是如何存在的,然后试图利用gc模块和objgraph来解决这两个问题. 注意:本文的目标是Cpyth

python 内存NoSQL数据库 来自于网络,经过修改,秉承Open Source精神,回馈网络! #!/usr/bin/python #-*- coding: UTF-8 -*- # # memdb.py # python memory db # # 2015-12 ######################################################################## # The MIT License (MIT) # http://opensour

转自https://www.cnblogs.com/xybaby/p/7491656.html 使用gc.objgraph干掉python内存泄露与循环引用!   目录 一分钟版本 python内存管理 引用计数 垃圾回收 gc module 内存泄露 objgraph 查找内存泄露 循环引用 定位循环引用 消灭循环引用 总结 references 正文 Python使用引用计数和垃圾回收来做内存管理,前面也写过一遍文章<Python内存优化>,介绍了在python中,如何profile内存使

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢

from:http://kkpattern.github.io/2015/06/20/python-memory-optimization-zh.html 准备工作 为了方便解释Python的内存管理机制, 本文使用了gc模块来辅助展示内存中的Python对象以及Python垃圾回收器的工作情况. 本文中具体使用到的接口包括: gc.disable() : monster = MonsterWithWeakref(attribute_count) else: monster = Monster(

1.python内存泄漏 今天在看服务器上的进程时,用top查的时候,发现一个一直跑的脚本程序内存竟然达到了1.6G,这个脚本我有印象,一开始仅占用20M左右,显然是内存泄漏了. 用gc和objgraph,主要是objgraph,查看都是那些对象在增长,发现是dict/tuple这些内置类型的对象在增长,这个比较麻烦,因为可能程序里面用到这种类型的比较多,但我们的代码简单,所以一下在就知道问题在哪儿了,再次注释以下. 2. python flask莫名core dump 日志中有如下日志: er

题记: 这是工作以来困扰我最久的问题.python 进程内存占用问题. 经过长时间断断续续的研究,终于有了一些结果. 项目(IM服务器)中是以C做底层驱动python代码,主要是用C完成 网络交互部分.随着用户量和用户数据的增加,服务器进程内存出现持续上升(基本不会下降),导致需要经常重启服务器,这也是比较危险的信号. 因此便开始了python内存研究之路. 1.业务代码问题 开始是怀疑业务代码问题,可能出现了内存泄漏,有一些对象没有释放. 于是便检查一些全局变量,和检查有没有循环引用导致对象没

转载:http://www.jianshu.com/p/2d06a1a01cc3 这两天由于公司需要, 自己编写了一个用于接收dicom文件(医学图像文件)的server. 经过各种coding-debuging-coding-debuging之后, 终于上线了, 上线后心里美滋滋的, 一切正常. 第二天一上班, 负责人和我说接收太慢了, 卡的要死. 我想难道是python本身的问题?(程序员本征思维)我好奇的打开了终端输入 ps -aux | grep python 找到进程id 即 2161

目录 内存分配器 Python分配器分层 第零层--通用的基础分配器 第一层--低级内存分配器 内存结构 arena pool new arena usable_arenas和unused_arena_objects 第一层总结 第二层--对象分配器 block 利用地址对齐的hack usedpools block状态管理 PyObject_Malloc() PyObject_Free() arena和pool的释放策略 从block搜索pool的技巧 第三层--对象特有的分配器 分配器总结

什么是内存 在开始进入正题之前,我们先来回忆下,计算机基础原理的知识,为什么需要内存.我们都知道计算机的CPU相当于人类的大脑,其运算速度非常的快,而我们平时写的数据,比如:文档.代码等都是存储在磁盘上的.磁盘的存取速度完全不能匹配cpu的运算速度,因此就需要一个中间层来适配两者的不对等,内存由此而来,内存的存取速率很快,但是存储空间不大. 举一个图书馆的例子,便于大家理解,我们图书馆的书架就相当于磁盘,存放了大量的图书可以供我们阅读,但是如果书放在书架上,我们没办法直接阅读(效率低),只能将书

在上一篇文章中(python 内存管理机制-引用计数)中,我们介绍了python内存管理机制中的引用计数,python正是通过它来有效的管理内存.今天来介绍python的垃圾回收,其主要策略是引用计数为主,标记-清除和分代回收为辅助的策略(熟悉java的同学回回忆下,其实这和JVM的策略是有类似之处的). 引用计数垃圾回收 我们还接着上一篇文章来接着介绍引用计数的相关场景,方便我们来理解python如何通过引用计数来进行垃圾回收.其实通过字面意思,我们应该也不难理解,当一个对象的引用计数变为0时

pycharm快捷键 ctrl + c 复制, 默认复制整行 ctrl + v 粘贴 ctrl + x 剪切 ctrl + a 全选 ctrl + z 撤销 ctrl + f 查找 ctrl + shift + z 反撤销 ctrl + d 复制粘贴选中内容,没有选中默认整行 ctrl + y 删除整行 ctrl + backspace 删除一个单词 ctrl + w 选中一个单词 ctrl + shift + r 全局搜索 shift + F10 运行上一个文件 ctrl + shift +

目录 一.python的内存机制 二.python的垃圾回收 1. 引用计数 1.1 原理: 1.2 优缺点: 1.4 两种情况: 2. 标记清除 2.1 原理: 2.2 优缺点: 3. 分代回收 3.1 原理: 4. 三种情况触发垃圾回收: 5. 小整数对象池与intern机制 三.调优手段 1. 手动垃圾回收 2. 调高垃圾回收阈值 3. 避免循环引用 3.1 手动解循环引用 3.2 使用弱引用 一.python的内存机制 python中的内存机制 如下所示: _____ ______ __

Python内存相关 示例一: v1 = [1, 2, 3] v2 = [1, 2 ,3] v1 = 123 v2 = 123 v1 = "dogfa" v2 = "dogfa" # 虽然v1 和v2 的值相同,但是由于v1和v2 在内存中分别开辟了两块不同的空间,所以理论上v1的内存地址不等于v2的内存地址 (在Python中有不同变化,下面会介绍) 示例二: v1 = [1, 2, 3] v1 = [4, 5, 6] # v1最开始指向的内存地址是[1, 2,

本文主要介绍3个工具:pdb,objgraph,以及pympler. 1.pdb pdb是专门用于python代码调试,模仿gdb. 使用pdb可以查看堆栈,打印变量等. 这里介绍的是命令行下的pdb. 命令行下使用pdb,代码侵入小,调试方便. 本例中,python安装在当前目录下.venv 使用pdb加载python程序 .venv/bin/python -m pdb orange.py > /Users/lanyang/workspace/orange/orange.py(3)<modu