У нас есть 21 ответов на вопрос Сколько весит Python? Скорее всего, этого будет достаточно, чтобы вы получили ответ на ваш вопрос.
Содержание
- Сколько места занимает Python?
- Сколько памяти занимает int в Python?
- Сколько байт занимает int Python?
- Как очищается память в Python?
- Сколько занимает места Double C++?
- Как питон работает с памятью?
- Сколько весит Python? Ответы пользователей
- Сколько весит Python? Видео-ответы
Отвечает Евгений Кустаров
Он весит около 25 мегабайт.Oct 24, 2019
Сколько места занимает Python?
Пустая строка в Python в 64 битной среде, занимает 49 байт! Затем потребление памяти увеличивается за счет увеличения полезного размера значения. В 64-битном С размер пустого std::list() равен 16 байт и это в 4 раза меньше, чем в Python.
Сколько памяти занимает int в Python?
Как видно из примера, int и float занимают 12 и 16 байт соответственно.
СКОЛЬКО ВРЕМЕНИ НУЖНО, ЧТОБЫ ВЫУЧИТЬ PYTHON?
Сколько байт занимает int Python?
Целый тип int имеет размер 4 байта (32 бита). Минимальное значение -2 147 483 648, максимальное значение 2 147 483 647.
Как очищается память в Python?
Для освобождения памяти используются два механизма: счетчик ссылок и сборщик мусора. Всё в Python является объектами, а прародителем всех типов объектов в реализации CPython является PyObject. От него наследуются все остальные типы. В PyObject определены счетчик ссылок и указатель на фактический тип объекта.
Сколько занимает места Double C++?
Занимает в памяти, как правило, 8 байт (64 бита). Имеет синоним unsigned long long int. long double: представляет вещественное число двойной точности с плавающей точкой не менее 8 байт (64 бит). В зависимости от размера занимаемой памяти может отличаться диапазон допустимых значений.
Как питон работает с памятью?
Для освобождения памяти используются два механизма: счетчик ссылок и сборщик мусора. Всё в Python является объектами, а прародителем всех типов объектов в реализации CPython является PyObject. От него наследуются все остальные типы. В PyObject определены счетчик ссылок и указатель на фактический тип объекта.
Источник: querybase.ru
Евгений Степанищев
Пишу, по большей части, про историю, свою жизнь и немного про программирование. Живу в Казани.
Сколько памяти съела программа на Python?
Некоторое время назад мне хотелось выяснить, сколько съедает памяти программа на Python и чем эта память занята. Тогда я не смог быстро найти решение и обошёлся без него, а вчера, совершенно случайно, наткнулся на целых два.
Приведу их у себя полностью, чтобы потом можно было быстро найти.
Следующий код (используется модуль Heapy):
from guppy import hpy h = hpy() print h.heap()
выведет вот такую, достаточно информативную, табличку:
Язык программирования Python — что на нем пишут, сколько за него платят
Partition of a set of 132527 objects. Total size = 8301532 bytes. Index Count % Size % Cumulative % Kind (class / dict of class) 0 35144 27 2140412 26 2140412 26 str 1 38397 29 1309020 16 3449432 42 tuple 2 530 0 739856 9 4189288 50 dict (no owner)
Другое решение — использовать Dowser, его интересная особенность — можно наблюдать за работающим кодом через веб-браузер.
# memdebug.py import cherrypy import dowser def start(port): cherrypy.tree.mount(dowser.Root()) cherrypy.config.update(< ‘environment’: ’embedded’, ‘server.socket_port’: port >) cherrypy.server.quickstart() cherrypy.engine.start(blocking=False)
Подключаем в программу memdebug и вызываем memdebug.start.
Там же упоминается модуль PySizer, но его автор забросил работу и рекомендует использовать Heapy.
Источник: bolknote.ru
Про большой расход памяти в Python
Если вы работаете на современном компьютере и не пишите приложения схожие с GTA 5, то возможно вы никогда и не задумывались, сколько памяти расходует ваша программа. Даже если вы data engineer, и вам приходится работать с большим количеством данных, возможно, вы встречались с memory error. В дальнейшим мы рассмотрим сколько расходуют памяти примитивные объекты в python.
И прежде чем лезть в дебри, укажем момент работы с памятью в Python, который должен знать даже программист, который никогда не работает с крупными проектами или большими данными.
Работа в Python с памятью происходит достаточно просто и понятно, используя систему счетчиков ссылок, и память, занимавшую этим объектом, освобождается, когда счетчик равен нулю.
Рассмотрим размер основных примитивных типов данных: integer(int), float, tuple, string(str), list, dict.
основные объекты
Каков размер самого простого и часто используемого объекта int? Если вы перешли на Python с какого-либо С подобного языка, то ответите, что не более 8 байт. Сравним с python:
Я использую Python версии 3.7.0 64x.
>>> sys.getsizeof(None) 16 >>> sys.getsizeof(3) 28 >>> sys.getsizeof(9223372036854775808) 36 >>> sys.getsizeof(102946385896929697683768295837598259692) 44 >>>sys.getsizeof(98765432134567890987654321234567890987654321234567898765432123456787654) 56
В 64 битном С, int занимает 4 байта, а это гораздо меньше, чем в Python.
Числа с плавающей запятой в Python:
>>> sys.getsizeof(3.14159265359) 24
А что насчёт строковых значений?
>>> sys.getsizeof(«») 49 >>> sys.getsizeof(«hello world!») 61
Пустая строка в Python в 64 битной среде, занимает 49 байт!
Затем потребление памяти увеличивается за счет увеличения полезного размера значения.
Рассмотрим еще несколько не менее важных объектов:
>>> sys.getsizeof([]) 64 >>> sys.getsizeof([1, «she», True]) 88
В 64-битном С размер пустого std::list() равен 16 байт и это в 4 раза меньше, чем в Python.
>>> sys.getsizeof(<>) 240 >>> sys.getsizeof(<«cat»:123, «dog»:321>) 240 >>> sys.getsizeof(<«cat»:123, «dog»:321, «parrot»:456, «pig»:765, «bird»:876, «fox»:295>) 368
Например, пустой словарь в С занимает 48 байт.
Ну что? Мы разобрали занимаемый объем памяти самых популярных объектов в Python. Но, наверное, никто из читателей после этого сравнения не перейдет на С, я тоже не перейду. Для того, чтобы качественно писать код, с точки зрения оптимизации, мы должны иметь представление о требованиях создаваемых нами объектов. Посмотрим, как происходит выделение памяти под капотом…
внутреннее управление памятью
Я упоминал выше, что когда счетчик ссылок обнуляется, память освобождается, звучит это просто, понятно и логично, но здесь есть несколько подводных камней.
Обратимся к истории…
Возьмём любую версию python, ниже 2.1.
Если заглянуть под капот, то мы обнаружим, что если ОС выделила Python программе память, то эта память никогда не вернется в ОС. Интерпретатор Python оставляет эту память себе, до следующего использования, это ускоряет работу программы, так как ОС не требуется постоянное выделение памяти для процесса. Но если в программе есть место, где потребление памяти резко возрастает на небольшой промежуток времени и дальше программа требует значительно меньше памяти, то Python всю память, которая требуется для этого пика будет сохранять за собой и не отдаст ее ОС, что приводит к уменьшению производительности системы в целом.
Распределитель памяти Python, называемый pymalloc, был написан Владимиром Марангозова и изначально был экспериментальной функцией Python 2.1 и 2.2, прежде чем стать включенной по умолчанию в 2.3.
В python программах используется много различных мелких объектов, которые то создаются, то уничтожаются, для этого вызываются функции malloc() (для выделения) и free() (для освобождения). Я уже упоминал, что выделение памяти ОС несколько затяжной процесс, поэтому pymalloc выделяет память куском в 256 Кб и называется это арена. Сама арена делится на пулы размер каждого 4Кб, и пулы уже делятся на блоки фиксированного размера под наши объекты.
Если мы создаем объект, распределитель проверяет, есть ли пулы, с блоками нужного нам размера. Связанный массив usedpools хранит пулы каждого размера. И каждый пул имеет связанный список доступных блоков. Если есть нужный нам блок, то мы берем его из списка пула, эта операция очень быстрая.
Если нет пулов, разбитых на нужные нам блоки, то нужно найти свободный пул, свободные пулы хранятся в связанном списке freepools. Если в списке есть пул, мы берем его, если нет, то придется выделить новый пул, если в Арене еще есть место, то мы отрежем новый пул используя arenabase. Если в Арене нет места, придется выделить новую Арену, вызвав malloc(). Теперь, когда у нас есть нужные блоки, забираем его с помощью usedpools.
Когда программа удаляет объект, освобождается блок. Блок помещается в свободный список пула и если пул был полностью выделен, то он добавляется к usedpools (список пулов, имеющих свободные блоки), а если пул теперь полностью свободен, то он добавляется к freepools.
В данной статье мы рассмотрели, как устроено распределение памяти в Python. Как вы могли заметить, Python очень прожорливый на память язык.
Источник: vc.ru