


Partagez Python pour imprimer une liste des 10 principaux programmes qui occupent de la mémoire sous forme de tableau
Cette question implique des opérations Python sur les processus, for bouclescompter le nombre de boucles, trier et imprimer des tables, etc. La question est relativement simple, et les rendus sont les suivants :
Le code est le suivant :
#!/usr/bin/python # encoding: utf-8 # -*- coding: utf8 -*- """ Created by PyCharm. File: LinuxBashShellScriptForOps:performanceOps.py User: Guodong Create Date: 2016/9/21 Create Time: 18:11 """ import psutil import prettytable ps_result = list() for proc in psutil.process_iter(): ps_result.append({'name': proc.name(), 'pid': proc.pid, 'cpu_percent': proc.cpu_percent(), 'memory_percent': proc.memory_percent()}) table = prettytable.PrettyTable() table.field_names = ["No.", "Name", "pid", "Memory percent"] for i, item in enumerate(sorted(ps_result, key=lambda x: x['memory_percent'], reverse=True)): table.add_row([i + 1, item['name'], item['pid'], format(item['memory_percent'] / 100, '.2%')]) if i >= 9: break print table
Deux tiers principaux- les modules party sont utilisés, psutil ( (utilisé pour obtenir des informations sur le processus) et Prettytable (utilisé pour imprimer des tables), qui peuvent être utilisés sur les systèmes Windows et Linux. Si l'invite "ImportError: No module nommé xxxx " s'affiche, vous pouvez exécuter la commande pip install xxxx ou easy_install xxxx.
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!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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