python中flask如何降低内存

一、python中flask如何降低内存

在小型程序中，特别是在脚本中，使用Python自带的dict来表示结构信息非常简单方便：

>>> ob={'x':1,'y':2,'z':3}

>>> x= ob['x']

>>> ob['y']= y

由于在Python 3.6中dict的实现采用了一组有序键，因此其结构更为紧凑，更深得人心。但是，让我们看看dict在内容中占用的空间大小：

>>> print(sys.getsizeof(ob))

如上所示，dict占用了大量内存，尤其是如果突然虚需要创建大量实例时：

有些人希望将所有东西都封装到类中，他们更喜欢将结构定义为可以通过属性名访问的类：

在上表中，__weakref__是该列表的引用，称之为到该对象的弱引用(weak reference)；字段__dict__是该类的实例字典的引用，其中包含实例属性的值(注意在64-bit引用平台中占用8字节)。从Python3.3开始，所有类实例的字典的键都存储在共享空间中。这样就减少了内存中实例的大小：

>>> print(sys.getsizeof(ob), sys.getsizeof(ob.__dict__))

因此，大量类实例在内存中占用的空间少于常规字典(dict)：

不难看出，由于实例的字典很大，所以实例依然占用了大量内存。

为了大幅降低内存中类实例的大小，我们可以考虑干掉__dict__和__weakref__。为此，我们可以借助 __slots__：

__slots__='x','y','z'

>>> print(sys.getsizeof(ob))

如此一来，内存中的对象就明显变小了：

在类的定义中使用了__slots__以后，大量实例占据的内存就明显减少了：

目前，这是降低类实例占用内存的主要方式。

这种方式减少内存的原理为：在内存中，对象的标题后面存储的是对象的引用(即属性值)，访问这些属性值可以使用类字典中的特殊描述符：

>>> pprint(Point.__dict__)

....................................

为了自动化使用__slots__创建类的过程，你可以使用库namedlist()。namedlist.namedlist函数可以创建带有__slots__的类：

>>> Point= namedlist('Point',('x','y','z'))

还有一个包attrs()，无论使用或不使用__slots__都可以利用这个包自动创建类。

Python还有一个自带的元组(tuple)类型，代表不可修改的数据结构。元组是固定的结构或记录，但它不包含字段名称。你可以利用字段索引访问元组的字段。在创建元组实例时，元组的字段会一次性关联到值对象：

>>> print(sys.getsizeof(ob))

由于内存中的元组还包含字段数，因此需要占据内存的8个字节，多于带有__slots__的类：

由于元组的使用非常广泛，所以终有一天你需要通过名称访问元组。为了满足这种需求，你可以使用模块collections.namedtuple。

namedtuple函数可以自动生成这种类：

>>> Point= namedtuple('Point',('x','y','z'))

如上代码创建了元组的子类，其中还定义了通过名称访问字段的描述符。对于上述示例，访问方式如下：

return tuple.__new__(cls,(x, y, z))

这种类所有的实例所占用的内存与元组完全相同。但大量的实例占用的内存也会稍稍多一些：

记录类：不带循环GC的可变更命名元组

由于元组及其相应的命名元组类能够生成不可修改的对象，因此类似于ob.x的对象值不能再被赋予其他值，所以有时还需要可修改的命名元组。由于Python没有相当于元组且支持赋值的内置类型，因此人们想了许多办法。在这里我们讨论一下记录类(recordclass，)，它在StackoverFlow上广受好评()。

此外，它还可以将对象占用的内存量减少到与元组对象差不多的水平。

recordclass包引入了类型recordclass.mutabletuple，它几乎等价于元组，但它支持赋值。它会创建几乎与namedtuple完全一致的子类，但支持给属性赋新值(而不需要创建新的实例)。recordclass函数与namedtuple函数类似，可以自动创建这些类：

>>>Point= recordclass('Point',('x','y','z'))

>>>ob= Point(1, 2, 3)

类实例的结构也类似于tuple，但没有PyGC_Head：

在默认情况下，recordclass函数会创建一个类，该类不参与垃圾回收机制。一般来说，namedtuple和recordclass都可以生成表示记录或简单数据结构(即非递归结构)的类。在Python中正确使用这二者不会造成循环引用。因此，recordclass生成的类实例默认情况下不包含PyGC_Head片段(这个片段是支持循环垃圾回收机制的必需字段，或者更准确地说，在创建类的PyTypeObject结构中，flags字段默认情况下不会设置Py_TPFLAGS_HAVE_GC标志)。

大量实例占用的内存量要小于带有__slots__的类实例：

recordclass库提出的另一个解决方案的基本想法为：内存结构采用与带__slots__的类实例同样的结构，但不参与循环垃圾回收机制。这种类可以通过recordclass.make_dataclass函数生成：

>>> Point= make_dataclass('Point',('x','y','z'))

这种方式创建的类默认会生成可修改的实例。

另一种方法是从recordclass.dataobject继承：

这种方法创建的类实例不会参与循环垃圾回收机制。内存中实例的结构与带有__slots__的类相同，但没有PyGC_Head：

>>> print(sys.getsizeof(ob))

如果想访问字段，则需要使用特殊的描述符来表示从对象开头算起的偏移量，其位置位于类字典内：

mappingproxy({'__new__':,

.......................................

大量实例占用的内存量在CPython实现中是最小的：

还有一个基于Cython()的方案。该方案的优点是字段可以使用C语言的原子类型。访问字段的描述符可以通过纯Python创建。例如：

>>> print(sys.getsizeof(ob))

二、Python有哪些黑魔法

1、当然，Python的黑魔法是所有的内省和动态绑定。

2、例如，Python可以重新绑定解释器的异常，以便在程序异常结束时可以进行一些自定义处理。

3、一旦你重置了异常钩子，一旦你的代码抛出一个异常，整个解释器的环境将被ipdb接管，然后被用作交互模式。通常，我将检查堆栈并pickle必要的对象，因此稍后再犯错误更容易。

4、由于IPython是一个非gui程序，所以即使在SSH中也可以使用它，这是SSH缺少IDE的完美解决方案。

5、动态绑定的另一个用途是，当程序依赖于修改后的库时，可以将修改后的部分剥离，并在运行时动态绑定到相应的库。

6、在内省中，Python可以通过dir()和help()函数获取列表并帮助对象的成员，当您找不到库文档时，这些函数非常有用。只要开发人员在函数下面写注释，您就可以在帮助中看到它。

7、除了上面提到的特性之外，python还有一些小技巧，还有一些其他的答案。尽管它们中的许多都是语法上的糖，但它们可以使程序更有python:使用槽使成员静态，您可以节省大量的内存。装饰器，常用的功能，例如函数计时，也可以用来生成新的函数签名。函数签名可以影响传递检查和ide完成，这对于具有不确定的长参数的函数非常有用。许多库使用这种方法来处理不同版本的API。生成器，它可以为仅仅遍历数据保存大量的内存。参数也展开了。

8、典型的例子是zip(listx)和链(listx)，它们分别对应于转置和连接。如果name==“main”:检查主程序是否被调用，主程序必须与多处理并行使用这个框。例如，枚举将列表转换为list2index可以用于((x，I)for I，枚举列表中的x(listx))namedtuple，生成类似于C语言的结构，并支持所有元组的语法。不初始化该词的defaultdictionary可以使用lambda来实现嵌套结构默认的结构的嵌套结构(lambda:defaultdictionary(int))，或者甚至是递归字典树=lambda:defaultdictionary(树)

三、python详细安装教程3.9.6(python详细安装教程手机)

python安装教程?

进入python官网下载页面，鼠标移入【download】会显示下拉导航栏，根据自己的电脑系统选择相应的版本，如果是windows系统，就选windows，如果是苹果就选mac。点击windows进入windows版本列表页面，选择一个版本下载。

进入python官网下载页面，鼠标移入【download】会显示下拉导航栏，根据自己的电脑系统选择相应的版本，如果是windows系统，就选windows，如果是苹果就选mac。点击windows进入windows版本列表页面，选择一个版本下载。

python安装教程如下：双击执行下载的exe程序，进入安装界面。安装界面可以选择默认安装，也可以自定义安装，我比较喜欢自定义安装，默认安装路径都比较深，自定义安装自己定义个较浅的目录，后续容易找。

python安装教程具体如下：确定电脑的系统类型。在安装python之前，你要先确定一下你的电脑的系统类型及详细配置，具体方法如下：点击桌面上的快捷图标“此电脑”，然后右击“属性”，在设备规格下仔细查看电脑的“系统类型”。

python下载安装教程(详细步骤+图示)

1、进入python官网下载页面，鼠标移入【download】会显示下拉导航栏，根据自己的电脑系统选择相应的版本，如果是windows系统，就选windows，如果是苹果就选mac。点击windows进入windows版本列表页面，选择一个版本下载。

1、进入python官网下载页面，鼠标移入【download】会显示下拉导航栏，根据自己的电脑系统选择相应的版本，如果是windows系统，就选windows，如果是苹果就选mac。点击windows进入windows版本列表页面，选择一个版本下载。

2、首先，需要到python的官方网站下载python的安装包。打开官方网站之后，点击“Downloads”一栏，然后在弹出的窗口选择“windows”。然后根据不同的操作系统，选择不同版本的安装包。

3、python安装教程具体如下：确定电脑的系统类型。在安装python之前，你要先确定一下你的电脑的系统类型及详细配置，具体方法如下：点击桌面上的快捷图标“此电脑”，然后右击“属性”，在设备规格下仔细查看电脑的“系统类型”。

4、python安装教程如下：双击执行下载的exe程序，进入安装界面。安装界面可以选择默认安装，也可以自定义安装，我比较喜欢自定义安装，默认安装路径都比较深，自定义安装自己定义个较浅的目录，后续容易找。

5、首先打开浏览器，百度搜索【python】。出现搜索结果后，再进入下图所示的官网中。进入官网后，鼠标移至【download】再选择自己的系统。进入下载页面后，再选择python的版本。

6、首先，登录python下载网址，可以在该页面上看到两类下载链接，分别是Pythonx和Pythonx版本。

python安装教程具体如下：确定电脑的系统类型。在安装python之前，你要先确定一下你的电脑的系统类型及详细配置，具体方法如下：点击桌面上的快捷图标“此电脑”，然后右击“属性”，在设备规格下仔细查看电脑的“系统类型”。

首先，需要到python的官方网站下载python的安装包。打开官方网站之后，点击“Downloads”一栏，然后在弹出的窗口选择“windows”。然后根据不同的操作系统，选择不同版本的安装包。

进入python官网下载页面，鼠标移入【download】会显示下拉导航栏，根据自己的电脑系统选择相应的版本，如果是windows系统，就选windows，如果是苹果就选mac。点击windows进入windows版本列表页面，选择一个版本下载。

python安装教程如下：双击执行下载的exe程序，进入安装界面。安装界面可以选择默认安装，也可以自定义安装，我比较喜欢自定义安装，默认安装路径都比较深，自定义安装自己定义个较浅的目录，后续容易找。

首先，需要到python的官方网站下载python的安装包。打开官方网站之后，点击“Downloads”一栏，然后在弹出的窗口选择“windows”。然后根据不同的操作系统，选择不同版本的安装包。

python安装教程如下：双击执行下载的exe程序，进入安装界面。安装界面可以选择默认安装，也可以自定义安装，我比较喜欢自定义安装，默认安装路径都比较深，自定义安装自己定义个较浅的目录，后续容易找。

首先，你需要进入Python官网，从下载页面选择适合你操作系统的安装包。然后，你需要下载安装包并运行，按照提示完成安装。在安装过程中，你需要选择安装路径和添加环境变量等选项。

首先，登录python下载网址，可以在该页面上看到两类下载链接，分别是Pythonx和Pythonx版本。

python安装教程具体如下：确定电脑的系统类型。

python下载安装教程：自定义安装目录，点击install进行安装，打开cmd窗口，输入python，显示python的版本，安装成功。

安装模块前，首先要安装setuptools。就能用ez_setup.py安装了setuptools了。有setuptools，就要开始配置环境。

安装python模块推荐使用pip如果您安装的是python10以上的版本，默认是安装了pip的。

python安装下载模块的方法：按下键盘上的【win+r】快捷键，打开运行窗口；输入cmd，点击【确定】；在打开的命令提示符中执行【pipinstall模块名】命令即可。

不过，Python的大多数库文件都是使用Python实现的，因此，比如说，我们使用了语句importcollections，之后就可以通过调用collections.namedtuple()创建命名的元组，而我们存取的功能则实现于collections.py模块文件中。

它的使用方法是从命令行去到setup.py所在的路径下，运行pythonsetup.pyinstall仔细看一下安装时输出的信息可以发现，在线学习这个命令做的事情其实也就是帮你把模块的代码copy到site-packages文件夹。