Python의 목록 대 배열에 대한 메모리가 어떻게 할당되는지 설명하십시오.

Python에서 목록은 과도 할당과 함께 동적 메모리 할당을 사용하고 Numpy Array는 고정 메모리를 할당합니다. 1) 목록은 처음에 필요한 것보다 더 많은 메모리를 할당하여 필요할 때 크기를 조정합니다. 2) Numpy Array는 요소에 대한 정확한 메모리를 할당하여 예측 가능한 사용량이지만 유연성이 적습니다.

파이썬의 목록과 배열에 메모리가 할당되는 방법을 이해하는 데있어, 우리는 성능 최적화 또는 메모리 관리 문제를 다루기 시작할 때까지 종종 눈에 띄지 않는 언어의 매혹적인 측면으로 뛰어 들고 있습니다. 이 주제를 기술적 통찰력과 실제 경험을 혼합하여 포장 해 봅시다.

파이썬에서 우리가 일반적으로 "배열"이라고하는 것은 실제로 역동적이고 유연한 목록입니다. 그러나이 토론을 위해 Python의 기본 목록과 C 또는 Java와 같은 언어로 찾을 수있는보다 전통적인 배열 개념을 구별합시다.

파이썬 목록에 대한 메모리 할당 :

Python 목록은 동적 배열로 구현되므로 요소가 추가되거나 제거됨에 따라 크기가 커지거나 줄어들 수 있습니다. 이 유연성은 메모리 관리 측면에서 비용과 함께 제공됩니다. 목록을 만들 때 Python은 목록의 요소를 저장하기 위해 인접한 메모리 블록을 할당합니다. 그러나 여기에 흥미로운 곳이 있습니다. Python은 초기 요소에 대한 충분한 메모리를 할당하지 않습니다. 대신, 그것은 목록이 커질 수있을 것으로 예상하여 필요한 것보다 더 많은 기억을 할당합니다. 이 과도 할당은 목록 크기를 조정하는 빈도를 최소화하는 전략입니다.

설명 할 간단한 예는 다음과 같습니다.

 my_list = [1, 2, 3]

my_list 만들 때 Python은 8 요소에 대한 메모리를 3으로 만 초기화하더라도 메모리를 할당 할 수 있습니다.이 추가 메모리는 즉시 재 할당 할 필요없이 목록이 성장할 수 있습니다.

그러나 목록이 사전 배치 된 용량을 넘어서 자라야 할 때 Python은 새롭고 더 큰 배열을 생성하고 이전 요소를 복사 한 다음 이전 배열을 처리합니다. 이 프로세스는 성능면에서 특히 큰 목록의 경우 비용이 많이들 수 있습니다.

배열에 대한 메모리 할당 (Numpy Array) :

이제 Numpy의 맥락에서 배열에 대해 이야기 해 봅시다. 이는 파이썬에서보다 전통적인 배열과 같은 구조를 제공합니다. Numpy 어레이는 연속적인 메모리 블록에 저장된 고정 크기의 균질 한 데이터 구조입니다. Numpy 배열을 만들 때 메모리 할당은 간단합니다. 배열 요소에 필요한 메모리의 양을 정확히 할당합니다.

예는 다음과 같습니다.

 NUMPY를 NP로 가져옵니다

my_array = np.array ([1, 2, 3])

이 경우 my_array 정확히 3 개의 정수에 대한 메모리를 더 이상 할당합니다. 생성 후 Numpy Array의 크기를 변경하려고하면 새로운 배열을 만들어야합니다. 이는 메모리 사용 및 성능 측면에서 유연하지만 더 효율적 일 수있는 새로운 배열을 만들어야합니다.

메모리 관리에 대한 깊은 다이빙 :

• 목록 : 목록의 동적 특성은 메모리 할당이 더 복잡 할 수 있음을 의미합니다. Python은 "초과 할당"이라는 기술을 사용하여 목록 성장을 관리합니다. 이것은 목록이 커지면 항상 메모리를 재 할당 할 필요는 없으며, 이는 시간을 절약 할 수 있지만 필요한 것보다 더 많은 메모리를 사용하는 데 드는 비용으로는 메모리를 재 할당 할 필요가 없음을 의미합니다. 그러나 이것은 시간이 지남에 따라 메모리 조각화로 이어질 수 있습니다. 특히 목록이 자주 크기가 커지는 경우.

• 배열 (Numpy) : Numpy Arrays는 더 예측 가능한 메모리 사용을 제공합니다. 그것들은 고정 크기이기 때문에, 당신은 그들이 얼마나 많은 메모리를 사용할 것인지 정확히 알고 있습니다. 이것은 메모리가 과학 컴퓨팅 또는 데이터 분석과 같은 중요한 자원 인 시나리오에서 중요한 이점이 될 수 있습니다.

실제 경험과 팁 :

내 경험상 목록과 배열 중에서 선택하는 것은 종종 프로젝트의 특정 요구 사항에 달려 있습니다. 유연성이 필요하고 약간의 오버 헤드를 신경 쓰지 않으면 Python 목록이 훌륭합니다. 사용하기 쉽고 다양한 데이터 유형을 처리 할 수 ​​있습니다. 그러나 대규모 데이터 세트 또는 성능 크리티컬 애플리케이션을 다루는 경우 Numpy Array는 메모리 효율과 속도 측면에서 상당한 이점을 제공 할 수 있습니다.

함정 및 고려 사항 :

• 목록 : 빈번한 크기 조정의 오버 헤드에주의하십시오. 목록의 대략적인 크기를 미리 알고 있다면 더 큰 크기로 초기화하여 재 할당을 최소화하는 것을 고려하십시오.

• 배열 (Numpy) : 효율적이지만 유연성이 떨어집니다. 데이터 크기가 자주 변경되면 원하는 것보다 배열을 자주 생성하고 파괴 할 수있어 성능에 여전히 영향을 줄 수 있습니다.

결론적으로, Python의 목록 대 배열에 대한 메모리가 할당되는 방법을 이해하면 다른 시나리오에서 사용할 데이터 구조에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다. 속도, 메모리 또는 유연성을 최적화하든이 두 가지 중에서 선택하면 응용 프로그램의 성능 및 리소스 사용에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

위 내용은 Python의 목록 대 배열에 대한 메모리가 어떻게 할당되는지 설명하십시오.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!