메모리 효율을 위해 파이썬 생성기를 사용하는 방법은 무엇입니까?

메모리 효율을 위해 파이썬 생성기를 사용하는 방법?

파이썬 생성기는 특히 대규모 데이터 세트를 처리 할 때 메모리 효율을 향상시키는 강력한 도구입니다. 그들은 한 번에 메모리에 전체 데이터 세트를 작성하는 대신 한 번에 하나씩 하나씩 값을 생성함으로써이를 달성합니다. 이것은 함수 내에서 return 대신 수율 키워드를 사용하여 수행됩니다. 생성기 함수는 값을 직접 반환하지 않습니다. 대신 생성기 개체를 반환합니다. 그런 다음이 객체를 반복하여 필요에 따라 각 값을 생성 할 수 있습니다.

예를 들어 설명하겠습니다. 1에서 10,000,000까지의 숫자를 생성한다고 가정하십시오. 목록 기반 접근법은 중요한 메모리를 소비 할 것입니다 :

 <code class="python"> my_list = list (range (100000000)) #는 많은 메모리를 소비합니다 </code> 

생성기 기반 접근 방식은 훨씬 더 메모리 효율적입니다. my_generator () # 생성기 개체를 만듭니다. my_gen에서 NUM에 대해 아직 메모리가 소비되지 않았습니다. # 각 번호를 개별적으로 처리하십시오. 한 번에 한 번만 메모리에 있습니다. print (num) #이것은 숫자를 하나씩 인쇄합니다. 이를 처리 로직으로 바꿀 수 있습니다.

값이 생성 될 때의 주요 차이점이 있습니다. 목록 접근법은 즉시 천만 개의 숫자를 모두 만듭니다. 생성기 접근 방식은 반복 중에 요청 될 때만 각 숫자를 생성합니다. 이 게으른 평가는 생성기의 메모리 효율의 핵심입니다. You can also use generator expressions for concise generator creation:

<code class="python">my_gen_expression = (i for i in range(10000000)) #Similar to above, but more concise for num in my_gen_expression: print(num)</code>

What are the key advantages of using generators over lists in Python for large 데이터 세트?

대형 데이터 세트에 대한 목록 위의 생성기의 주요 장점은 메모리 효율 입니다. 목록은 모든 요소를 ​​메모리에 동시에 저장하여 사용 가능한 RAM을 초과 할 수있는 대형 데이터 세트에 대해 높은 메모리 소비를 초래합니다. 반면에 발전기는 메모리 사용량을 최소화하여 주문형 값을 생성합니다. 이렇게하면 memoryerror 예외를 방지하고 사용 가능한 RAM보다 훨씬 큰 데이터 세트를 처리 할 수 ​​있습니다.

메모리 효율성을 넘어서 생성기는 다음과 같이 제공합니다.

• 개선 된 성능 : 생성기는 모든 값을 선점 할 필요가 없기 때문에 종종 데이터의 일부만 필요할 때 종종 더 빠를 수 있습니다. 불필요한 요소를 만드는 데 소요 된 시간이 저장됩니다.
• 코드 선명도 : 복잡한 데이터 변환의 경우 생성기가 프로세스를 더 작고 관리 가능한 단계로 나누어보다 읽기 쉬운 코드로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 생성기는 소수를 무기한으로 생성 할 수 있습니다.

메모리 집약적 작업을 처리하기 위해 생성기를 활용하여 생성기를 활용하여 메모리 집약적 인 작업의 성능을 향상시키기 위해 생성기를 활용하여 메모리 집약적 인 목록을 개선하거나 메모리를 발전시킬 수있는 큰 목록을 생성하는 목록을 개선하기 위해 생성기를 활용하여 생성기를 활용하여 생성기를 활용하여 제너레이터를 활용하여 Generator Expression 또는 Generations Funcations에서 전략적으로 대체 할 수 있습니다. 이것은 메모리 발자국을 줄이고 특히 I/O 바운드 작업의 경우 처리 속도를 크게 높일 수 있습니다.

큰 파일을 한 줄씩 처리 해야하는 시나리오를 고려하십시오. f : lines = f.readlines () # memory processed_lines = [line.strip (). line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in line in memory

효율적 (생성기 사용) :

 <code> def process_file (filename) : filename (filename),"; F : f : ailedt line.strip (). processed_line for process_file의 경우 (& quot; barge_file.txt & quot;) : # 각 줄은 개별적으로 인쇄 (processed_line) </code> 

생성기 버전이 파일을 읽는 것처럼 각 줄을 개별적으로 처리하여 전체 파일을 메모리에로드하는 것을 피하십시오. 이것은 사용 가능한 RAM보다 훨씬 큰 파일에 중요합니다. 마찬가지로,이 원칙을 한 번에 모든 것을 처리하는 대신 결과를 반복적으로 처리하는 대신 결과를 처리하는 경우 데이터베이스 쿼리 또는 네트워크 요청과 같은 다른 메모리 집약적 인 작업 에이 원칙을 적용 할 수 있습니다.

내 응용 프로그램에서 메모리 사용량을 최적화하기 위해 Python 생성기를 사용하는 것이 가장 유리한시기는 언제 가장 유익합니까? 데이터 세트 : 데이터 크기가 사용 가능한 RAM을 초과 할 때 생성기는 memoryError 예외를 피하는 데 필수적입니다.

데이터 스트림 처리 : 지속적인 데이터 스트림 (예 : 네트워크 데이터, 센서 판독 값)으로 작업 할 때 전체 스트림없이 처리 할 수있는 효율적인 방법을 제공합니다. 계산 : 한 단계의 결과가 이전 단계에 의존하는 시퀀스에서 계산을 수행 할 때, 생성기는 중간 결과를 메모리에 저장하는 데 사용될 수 있습니다.

코드 가독성 향상 : 복잡한 데이터 변환을 위해서는 프로세스를 더 작고 관리 가능한 단계로 나누어 코드를 단순화 할 수 있습니다. 시퀀스 : 생성기는 파이썬에서 무한한 시퀀스를 나타내고 작업하는 유일한 실용적인 방법입니다.

본질적으로,마다, 메모리에 편안하게 맞지 않을 수있는 데이터를 사용하거나 게으른 평가가 성능을 향상시킬 수있는 곳을 찾을 때마다 파이썬 생성기는 강력한 고려가되어야합니다. 그들은 대규모 데이터 세트와 스트리밍 데이터를 처리 할 수있는 강력하고 효율적인 방법을 제공하여 응용 프로그램의 성능과 확장 성을 크게 향상시킵니다.

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