今天就跟大家聊聊有關(guān)Python 中怎么優(yōu)化程序占用的內(nèi)存，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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假設(shè)我現(xiàn)在有一個(gè)字典是這樣的：

animal = {'Monkey': monkey_obj, 'Tiger': tiger_obj, 'Panda': panda_obj}

其中monkey_obj, tiger_obj,  panda_obj都是對(duì)象。在我們的程序中，可能會(huì)傳入不同的字符串來(lái)讀取不同的對(duì)象。當(dāng)我們把這些對(duì)象放進(jìn)字典中的時(shí)候，它的引用計(jì)數(shù)已經(jīng)被+1了。

但是，panda_obj這個(gè)對(duì)象比較特殊，它只會(huì)在程序運(yùn)行的早期被查出來(lái)使用1次。之后就再也不會(huì)使用了。

但由于這個(gè)對(duì)象被放在字典里面，所以這個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)始終大于0，Python 的垃圾回收機(jī)制就會(huì)認(rèn)為這個(gè)對(duì)象還會(huì)被使用，于是它就會(huì)始終占用內(nèi)存。

在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域或者圖像處理領(lǐng)域，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)字典的值占用大量?jī)?nèi)存的情況，這種情況就會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存的浪費(fèi)。

為了解決這種情況，我們可以使用 Python  自帶的weakref模塊，它里面有一個(gè)WeakValueDictionary，就是用來(lái)處理這種情況的。

我們來(lái)看看如何使用它：

import weakref class Panda:     def __init__(self, name):         self.name = name          def walk(self):         print('我是一只熊貓，正在走路')  class Tiger:     pass   class Monkey:     pass panda = Panda('xyz') tiger = Tiger() Monkey = Monkey()   weak_dict = weakref.WeakValueDictionary() weak_dict['Panda'] = panda weak_dict['Tiger'] = tiger weak_dict['Monkey'] = moneky

使用 weak_dict 就像使用普通的字典一樣。但賦值時(shí)，值的引用計(jì)數(shù)不會(huì)改變。

看完上述內(nèi)容，你們對(duì)Python 中怎么優(yōu)化程序占用的內(nèi)存有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。