背景:当读取一个key value数据的时候,python的字典结构会造成内存使用扩10倍左右,无可容忍.此文解决这个问题 数据:word2vec训练的结果,word对应400维的词向量.词表共1.6G左右 解决方案:利用python的class array进行解决. 步骤:1.将原始数据,转化成key,index和 二进制的value数据块文件,其中二进制的value数据块大小为750M 2.array加载后按照索引进行查询  效果:只占用了800M左右内存,大大缩小了内存的使用.查询采用:v

本文主要翻译自 so 上面的问题 Why can a Python dict have multiple keys with the same hash? 下 Praveen Gollakota 的答案 Python 字典是通过哈希表实现的 哈希表必然存在哈希冲突.比如:就算两个键存在相同的哈希值,哈希表必须要有策略用来明确两个值插入和读取 Python 字典使用开放寻址法解决哈希冲突(下面展开讲)(源码:dictobject.c:296-297) Python 的哈希表仅仅是一块连续的内存(类

需要学习的技术很多,要自学新知识也不是一件容易的事,选择一个自己比较感兴趣的会是一个比较好的开端,于是,打算学一学分布式系统. 带着问题,有目的的学习,先了解整体架构,在深入感兴趣的细节,这是我的计划. 首先得有问题,如果每日重复相同的工作,也不主动去学习,很难发现新的问题.不怕自己无知,就怕不知道自己无知,只有不断的学习,才会发现更多未知的知识领域! 带着问题出发 回到顶部 分布式要解决什么问题呢?解决持久化数据太大,单个节点的硬盘无法存储的问题:解决运算量太大,单个节点的内存.CPU无法处理

一.数据类型划分之一 可分为:可变数据类型,不可变数据类型 不可变数据类型:元祖,布尔值(Bool),数值 int ,字符串 str               可哈希 可变数据类型:  list,dict,set                                                               不可哈希 集合 set:本身是可变数据类型,但集合里面的元素是不可变数据类型. 二.字典 字典是python中,唯一一个影射型数据类型. dict 的 key

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

字典类型简介 字典(dict)是存储key/value数据的容器,也就是所谓的map.hash.关联数组.无论是什么称呼,都是键值对存储的方式. 在python中,dict类型使用大括号包围: D = {"key1": "value1", "key2": "value2", "key3": "value3"} dict对象中存储的元素没有位置顺序,所以dict不是序列,不能通过索引的方式

一.python内存申请: 1.python的内存管理分为六层:最底的两层有OS控制.第三层是调用C的malloc和free等进行内存控制.第四层第五层是python的内存池.最上层使我们接触的直接对python对象进行操作. 2.python申请对象时候小于256Byte的字节申请回直接使用python自己的内存分配系统,当大于256Byte的时候会调用malloc直接分配一个256k的大内存空间.释放内存空间时候会回收到内存池中而不是直接调用free释放掉. 3.深浅拷贝的不同(id☞内存地

一个Python字典表达式谜题 让我们探究一下下面这个晦涩的python字典表达式,以找出在python解释器的中未知的内部到底发生了什么. # 一个python谜题:这是一个秘密 # 这个表达式计算以后会得到什么结果? >>> {True: 'yes', 1: 'no', 1.0: 'maybe'} 1 2 3 4 有时候你会碰到一个很有深度的代码示例 — 哪怕仅仅是一行代码,但是如果你能够有足够的思考,它可以教会你很多关于编程语言的知识.这样一个代码片段,就像是一个Zen kōan:

本文转载自:http://www.cnblogs.com/CBDoctor/p/3781078.html 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

Python字典dict中由value查key 众所周知,字典dict最大的好处就是查找或插入的速度极快,并且不想列表list一样,随着key的增加越来越复杂.但是dict需要占用较大的内存空间,换句话说,字典dict是以空间换速度.详细请见如下示例: #------------------------------------------------------------------------------------ student = {'小萌': '1001', '小智': '1002'

字典dict Python内置字典,通过key-value进行存储,字典是无序的,拓展hash names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] scores = [95, 75, 85] 给定一个名字,要查找对应的成绩,就先要在names中找到对应的位置,再从scores取出对应的成绩,list越长,耗时越长. 用dict实现,只需要一个"名字"-"成绩"的对照表,直接根据名字查找成绩,无论这个表有多大,查找速度都不会变慢 >>&

小学生都能学会的python(字典{ }) 1. 什么是字典 dict. 以{}表示. 每一项用逗号隔开, 内部元素用key:value的形式来保存数据 {"jj":"林俊杰", "jay":"周杰伦"} 查询的效率非常高, 通过key来查找元素 内部使用key来计算一个内存地址(暂时),hash算法. key必须是不可变的数据类型(key 必须是可哈希的数据类型) 可哈希就是不可变 2. 字典的增删改查 1. 字典的新增:

这篇文章描述了在Python中字典是如何实现的. 字典通过键(key)来索引,它可以被看做是关联数组.我们在一个字典中添加3个键/值对: >>> d = {'a': 1, 'b': 2} >>> d['c'] = 3 >>> d {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} 可以这样访问字典值: >>> d['a'] 1 >>> d['b'] 2 >>> d['c'] 3 >>>

Python中内存是如何管理的? Python memory is managed by Python private heap space. All Python objects and data structures are located in a private heap. The programmer does not have an access to this private heap and interpreter takes care of this Python privat

前言 问题1:python中的字典到底是有序还是无序 问题2:python中字典的效率如何 python字典底层原理   在Python 3.5以前,字典是不能保证顺序的,键值对A先插入字典,键值对B后插入字典,但是当你打印字典的Keys列表时,你会发现B可能在A的前面.   但是从Python 3.6开始,字典是变成有顺序的了.你先插入键值对A,后插入键值对B,那么当你打印Keys列表的时候,你就会发现B一定在A的后面.   不仅如此,从Python 3.6开始,下面的三种遍历操作,效率要高于

HashMap(Python字典)设计原理与实现(上篇)--哈希表的原理 在此前的四篇长文当中我们已经实现了我们自己的ArrayList和LinkedList,并且分析了ArrayList和LinkedList的JDK源代码. 本篇文章主要跟大家介绍我们非常常用的一种数据结构HashMap,在本篇文章当中主要介绍他的实现原理,下篇我们自己动手实现我们自己的HashMap,让他可以像JDK的HashMap一样工作. 如果有公式渲染不了,可查看这篇内容相同且可渲染公式的文章 HashMap初识 如果

Python NLTK 走进大秦帝国 作者:白宁超 2016年10月17日18:54:10 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍NLTK(Natura

  用这张图激励一下自己,身边也就只有一位全栈数据工程师!!! 32. Python的内存管理 1. 对象的内存使用 对于整型和短字符串对象,一般内存中只有一个存储,多次引用.其他的长字符串和其他对象,对象就有相同的多份存储. 查看对象的内存存储,可以用内置函数id().比如: a=1 b=1 print(id(a), id(b)) # 相同 a='a very good morning' b='a very good morning' print(id(a), id(b)) # 不相同 也可以

Linux就这个范儿 第15章 七种武器  linux 同步IO: sync.fsync与fdatasync   Linux中的内存大页面huge page/large page  David Cutler  Linux读写内存数据的三种方式 台湾作家林清玄在接受记者采访的时候,如此评价自己30多年写作生涯:“第一个十年我才华横溢,‘贼光闪现’,令周边黯然失色:第二个十年,我终于‘宝光现形’,不再去抢风头,反而与身边的美丽相得益彰:进入第三个十年,繁华落尽见真醇,我进入了‘醇光初现’的阶段,真正

一.Python的排序 1.reversed() 这个很好理解,reversed英文意思就是:adj. 颠倒的:相反的:(判决等)撤销的 print list(reversed(['dream','a','have','I'])) #['I', 'have', 'a', 'dream'] 2.让人糊涂的sort()与sorted() 在Python 中sorted是内建函数(BIF),而sort()是列表类型的内建函数list.sort(). sorted() sorted(iterable[,