国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Jadual Kandungan
Koleksi Sampah Go: Automatik dan Cekap
Kiraan rujukan Python: Segera tetapi rawan ralat
Cadangan pemilihan dalam pembangunan sebenar
Meringkaskan perkara utama
Rumah pembangunan bahagian belakang Golang Memahami Perbezaan Pengurusan Memori: Golang's GC vs Python's Rujukan Mengira

Memahami Perbezaan Pengurusan Memori: Golang's GC vs Python's Rujukan Mengira

Jul 03, 2025 am 02:31 AM
python golang

Perbezaan teras antara GO dan Python dalam pengurusan memori adalah mekanisme pengumpulan sampah yang berbeza. GO menggunakan pelepasan tanda serentak (Mark dan Sweep) GC, yang secara automatik berjalan dan melaksanakan serentak dengan logik program, dengan berkesan berkaitan dengan rujukan bulat. Ia sesuai untuk senario konvensional yang tinggi, tetapi tidak dapat mengawal masa kitar semula dengan tepat; manakala Python terutamanya bergantung kepada pengiraan rujukan, dan rujukan objek segera dikeluarkan apabila sifar. Kelebihannya ialah mereka adalah kitar semula segera dan pelaksanaan yang mudah, tetapi terdapat masalah rujukan pekeliling, jadi mereka perlu menggunakan modul GC untuk membantu pembersihan. Dalam pembangunan sebenar, GO lebih sesuai untuk program pelayan berprestasi tinggi, manakala Python sesuai untuk kelas skrip atau aplikasi dengan keperluan prestasi yang rendah.

Memahami Perbezaan Pengurusan Memori: Golang \ 's GC vs Python \' s Counting

Inti perbezaan antara GO dan Python dalam pengurusan memori adalah bahawa mekanisme pengumpulan sampah mereka berbeza. GO menggunakan tanda dan penyapu pengumpul sampah, manakala Python terutamanya bergantung pada pengiraan rujukan dan ditambah dengan mekanisme pengesanan gelung. Memahami perbezaan ini akan membantu kami menulis program yang lebih cekap dan stabil.

Memahami Perbezaan Pengurusan Memori: Golang's GC vs Python's Reference Count

Koleksi Sampah Go: Automatik dan Cekap

Pergi menggunakan tanda serentak dan menyapu GC. Ciri -cirinya adalah:

Memahami Perbezaan Pengurusan Memori: Golang's GC vs Python's Reference Count
  • Run automatik : Pemaju tidak perlu melepaskan memori secara manual.
  • Pelaksanaan serentak : GC dan logik program berjalan serentak untuk mengurangkan masa jeda.
  • Berdasarkan pengimbasan objek akar : Bermula dari pembolehubah global dan pembolehubah pada timbunan, cari semua objek yang dapat dicapai, dan objek yang tidak dapat dicapai akan dikitar semula.

Kelebihan kaedah ini ialah ia dapat menangani masalah rujukan pekeliling dan juga sesuai untuk senario konkurensi berskala besar. Tetapi kelemahannya adalah bahawa mungkin terdapat fasa pendek "menghentikan dunia" (walaupun GC Go GC kini dioptimumkan dengan baik), dan dalam beberapa kes yang melampau, ia mungkin tidak sebaik rujukan mengira untuk memori percuma dalam masa.

Dalam penggunaan sebenar, anda tidak perlu bimbang tentang isu pelepasan ingatan, tetapi ia juga bermakna anda tidak dapat mengawal dengan tepat apabila ingatan dikitar semula.

Memahami Perbezaan Pengurusan Memori: Golang's GC vs Python's Reference Count

Kiraan rujukan Python: Segera tetapi rawan ralat

Python menggunakan mekanisme pengiraan rujukan untuk menguruskan memori secara lalai. Setiap objek mempunyai kaunter rujukan. Apabila kaunter ini menjadi 0, ingatan yang diduduki oleh objek akan segera dibebaskan.

Kelebihannya jelas:

  • Pelepasan Segera : Sebaik sahaja ia tidak lagi digunakan, memori dikitar semula dengan segera.
  • Pelaksanaan mudah : Logik jelas, mudah difahami dan debug.

Tetapi terdapat juga kekurangan yang jelas:

  • Tidak dapat mengendalikan rujukan bulat : Sebagai contoh, dua objek merujuk kepada satu sama lain, dan walaupun mereka tidak lagi dirujuk dari luar, kiraan rujukan tidak akan sifar.
  • Overhead prestasi tinggi : Peningkatan kerap dan mengurangkan jumlah rujukan akan menjejaskan prestasi, terutamanya dalam persekitaran pelbagai threaded.

Untuk menyelesaikan masalah ini, Python juga memperkenalkan modul gc untuk melakukan pengesanan sampah bulat, tetapi ia tidak didayakan secara lalai dan akan menyebabkan kelewatan tambahan.


Cadangan pemilihan dalam pembangunan sebenar

Jika anda menulis program pelayan berprestasi tinggi, terutamanya dalam senario di mana sejumlah besar kesesuaian diperlukan, GC Go melakukan lebih baik, dan ia telah mengambil kira keperluan pelayan moden dari awal. Python lebih sesuai untuk tugas atau aplikasi seperti skrip dengan keperluan prestasi yang kurang melampau.

Contohnya:

  • Adakah anda menulis perkhidmatan rangkaian yang sangat serentak? Pergi adalah pilihan yang lebih baik.
  • Adakah anda melakukan skrip pemprosesan data atau alat kecil? Python mungkin lebih mudah.

Di samping itu, cuba mengelakkan membuat struktur graf objek kompleks di Python, terutama yang melibatkan rujukan bulat; Di GO, anda harus memberi perhatian untuk mengawal kitaran hayat objek dan mengelakkan penggunaan memori yang tidak perlu.


Meringkaskan perkara utama

  • Go's GC adalah algoritma pembersihan tanda serentak, sesuai untuk senario berkebolehan tinggi dan rendah latency.
  • Mekanisme pengiraan rujukan Python adalah mudah dan langsung, tetapi mudah untuk menyebabkan masalah rujukan bulat.
  • Kedua -dua mekanisme mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan tidak ada yang baik atau buruk, bergantung kepada senario aplikasi tertentu.
  • Jika anda memilih antara kedua -dua, sebagai tambahan kepada ekosistem bahasa, anda juga harus mempertimbangkan kesan prestasi pengurusan memori.

Pada dasarnya itu sahaja.

Atas ialah kandungan terperinci Memahami Perbezaan Pengurusan Memori: Golang's GC vs Python's Rujukan Mengira. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Cara Menguji API dengan Python Cara Menguji API dengan Python Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Skop pembolehubah python dalam fungsi Skop pembolehubah python dalam fungsi Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

Tutorial Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Python untuk gelung dengan tamat masa Python untuk gelung dengan tamat masa Jul 12, 2025 am 02:17 AM

Tambah kawalan tamat masa ke Python untuk gelung. 1. Anda boleh merakam masa mula dengan modul masa, dan menilai sama ada ia ditetapkan dalam setiap lelaran dan menggunakan rehat untuk melompat keluar dari gelung; 2. Untuk mengundi tugas kelas, anda boleh menggunakan gelung sementara untuk memadankan penghakiman masa, dan menambah tidur untuk mengelakkan kepenuhan CPU; 3. Kaedah lanjutan boleh mempertimbangkan threading atau isyarat untuk mencapai kawalan yang lebih tepat, tetapi kerumitannya tinggi, dan tidak disyorkan untuk pemula memilih; Ringkasan Mata Utama: Penghakiman masa manual adalah penyelesaian asas, sementara lebih sesuai untuk tugas kelas menunggu masa yang terhad, tidur sangat diperlukan, dan kaedah lanjutan sesuai untuk senario tertentu.

Python untuk gelung di atas tuple Python untuk gelung di atas tuple Jul 13, 2025 am 02:55 AM

Di Python, kaedah melintasi tupel dengan gelung termasuk secara langsung melelehkan unsur -unsur, mendapatkan indeks dan elemen pada masa yang sama, dan memproses tuple bersarang. 1. Gunakan gelung untuk terus mengakses setiap elemen dalam urutan tanpa menguruskan indeks; 2. Gunakan penghitungan () untuk mendapatkan indeks dan nilai pada masa yang sama. Indeks lalai adalah 0, dan parameter permulaan juga boleh ditentukan; 3. Di samping itu, tuple tidak berubah dan kandungan tidak dapat diubah suai dalam gelung. Nilai yang tidak diingini boleh diabaikan oleh \ _. Adalah disyorkan untuk memeriksa sama ada tuple kosong sebelum melintasi untuk mengelakkan kesilapan.

Bagaimana cara menghuraikan fail JSON yang besar di Python? Bagaimana cara menghuraikan fail JSON yang besar di Python? Jul 13, 2025 am 01:46 AM

Bagaimana cara mengendalikan fail JSON yang besar di Python? 1. Gunakan Perpustakaan IJSON untuk mengalir dan mengelakkan limpahan memori melalui parsing item demi item; 2. Jika dalam format Jsonlines, anda boleh membacanya dengan garis dan memprosesnya dengan json.loads (); 3. Atau memecah fail besar ke dalam kepingan kecil dan kemudian memprosesnya secara berasingan. Kaedah ini dengan berkesan menyelesaikan masalah batasan memori dan sesuai untuk senario yang berbeza.

Apakah argumen lalai Python dan isu potensi mereka? Apakah argumen lalai Python dan isu potensi mereka? Jul 12, 2025 am 02:39 AM

Parameter lalai Python dinilai dan nilai tetap apabila fungsi ditakrifkan, yang boleh menyebabkan masalah yang tidak dijangka. Menggunakan objek berubah -ubah seperti senarai sebagai parameter lalai akan mengekalkan pengubahsuaian, dan disyorkan untuk menggunakan tiada sebaliknya; Skop parameter lalai adalah pembolehubah persekitaran apabila ditakrifkan, dan perubahan pembolehubah berikutnya tidak akan menjejaskan nilai mereka; Elakkan bergantung pada parameter lalai untuk menyelamatkan keadaan, dan keadaan enkapsulasi kelas harus digunakan untuk memastikan konsistensi fungsi.

See all articles