Python メモリ プロファイリング: オプションの評価
Python でメモリ使用量を最適化する場合、過剰な消費の原因を特定することが重要です。このニーズに対処するために、商用オプションやオープンソース オプションを含むさまざまなメモリ プロファイラーが利用可能です。
ニーズに最適なツールを決定するには、提供される詳細レベルと、使用しているシステムとの統(tǒng)合の容易さを考慮することが重要です。 code.
前述のオープンソース プロファイラーの中で、PySizer と Heapy はメモリ使用量に関する洞察を提供します。ただし、コードの変更が必要になる場合があります。
代替手段として、コードを大幅に変更することなく、メモリ使用率の行ごとの包括的なレポートを提供する Python モジュールのmemory_profiler があります。関數(shù)を @profile で修飾すると、次のような詳細な內(nèi)訳を生成できます。
Line # Mem usage Increment Line Contents
==============================================
3 @profile
4 5.97 MB 0.00 MB def my_func():
5 13.61 MB 7.64 MB a = [1] * (10 ** 6)
6 166.20 MB 152.59 MB b = [2] * (2 * 10 ** 7)
7 13.61 MB -152.59 MB del b
8 13.61 MB 0.00 MB return a
このレポートにより、最も多くのメモリを消費するコード部分を正確に特定でき、的を絞った最適化作業(yè)が可能になります。さらに、memory_profiler は Unix と Windows の両方のオペレーティング システムをサポートし、幅広い開発環(huán)境との互換性を保証します。
以上が効率的なメモリ使用量の最適化に最適な Python メモリ プロファイラーは何ですか?の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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PythonでAPI認証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認証を扱うための鍵は、認証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報を安全に保存することが重要です。
Pythonの主張を説明します。
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構文は、アサート條件とオプションのエラー情報であり、パラメーターチェック、ステータス確認などの內(nèi)部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開発段階での補助デバッグにのみ利用できます。
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Pythonタイプのヒントとは何ですか？
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
タイプヒントシンパソコンの問題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon（:)
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお勧めします。標準のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
PythonでAPIをテストする方法
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認、タイムアウトの設定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get（）またはrequests.post（）およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json（）を確認して、返品結果が期待に準拠していることを確認します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時間を設定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動再生を実現(xiàn)して安定性を高めます。
Python仮想環(huán)境のセットアップと使用
Jul 06, 2025 am 02:56 AM
仮想環(huán)境は、さまざまなプロジェクトの依存関係を分離できます。 Python獨自のvenvモジュールを使用して作成されたコマンドは、python-mvenvenvです。アクティベーション方法：WindowsはEnv \ Scripts \ Activateを使用し、MacOS/LinuxはSourceENV/Bin/Activateを使用します。インストールパッケージでは、pipinstallを使用し、pipfreeze> requincement.txtを使用して要件ファイルを生成し、pipinstall-rrequirements.txtを使用して環(huán)境を復元します。注意事項には、GITに提出しない、新しい端末が開かれるたびに再アクティブ化すること、およびIDEが自動識別と切り替えを使用することが含まれます。
