


Gestion explicite de la mémoire en Python : une solution aux erreurs de mémoire
En Python, la gestion de la mémoire est généralement gérée automatiquement par le Garbage Collector (GC ). Cependant, pour les structures de données complexes, libérer explicitement de la mémoire peut éviter les erreurs de mémoire.
Question :
Un programme crée une grande liste de triangles à partir d'un fichier d'entrée et les stocke en mémoire avant de les sortir au format OFF. Cependant, la taille de la liste provoque des erreurs de mémoire.
Solution :
Pour libérer explicitement la mémoire non référencée, invoquez manuellement le Garbage Collector avec gc.collect() :
import gc gc.collect()
De plus, marquez les données à supprimer à l'aide de del avant d'invoquer le GC :
del my_array del my_object gc.collect()
Remarques supplémentaires :
- L'utilisation de gc.collect() ne garantit pas une libération immédiate de la mémoire.
- Invoquer régulièrement gc.collect() peut affecter les performances si cela est effectué trop fréquemment.
- Utilisez gc.get_objects() pour vérifier lequel les objets sont toujours référencés avant de libérer de la mémoire.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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