python執行器費內存嗎

1. python占內存大嗎

你是問python的安裝包嘛，如果是的話大概29M左右就夠了，不怎麼占內存。

2. 如何釋放Python佔用的內存

1.充分利用內存
任何一種圖像處理軟體對內存的要求都很高，Photoshop也一樣。如果你在使用Photoshop時，沒有使用其它的一些大軟體，這時你就可以將Photoshop佔用內存資源的比例提高。方法是：進行Photoshop，選擇菜單下File\Preference\Memory & Image Cache命令，將Used by Photoshop的比例提高到80%~90%即可。
2.指定虛擬內存
在處理Photoshop時，內存被用完是很正常的，到時會大大影響Photoshop處理圖像的時間，哪將怎麼解決呢？方法是：你可以用硬碟來作為內存來使用，也就是常說的虛擬內存。請選擇菜單下「File\Preference\Plug-Ins & Scratch Disks」命令。在這里的Scratch Disks下，你可以在硬碟上指定四個驅動器來作為虛擬內存，軟體默認的虛擬內存是在Windows\temp之下。當第一個虛擬內存被使用光之後，Photoshop會自動去使用第二個Scratch Dsik，這樣就提高了執行速度。
3.釋放內存與硬碟空間
在進行圖像處理時，你所進行的所有操作將會記錄在Photoshop的History（歷史記錄）工作板中。這些操作包括：復制到Clipboard（粘貼板）、Undo（恢復）、Pattern（填充物）、Histories（記錄）等幾種，選擇菜單下「Edit\Purge」命令。
進行這些操作之後，Photoshop會將這些圖像和數據保存在內存里，使用該命令後，即將這些被佔用的內存空間釋放出來（RAM：Oh! Freeden）這樣就讓Photoshop有更多的Resource（資源）可用，自然就提高了效率。但注意，如果這些操作佔用的內存比較少時，就沒有必要使用啦！
除此之外，在處理大型圖片時，Photoshop會自動產生一些臨時文件，一般都很大，如果你處理的是一個20MB大小的宣傳畫時，那麼臨時文件可能就是100~150MB。請在Windows\temp或在你設定虛擬內存的驅動器里，將產生的Photoshop臨時文件*.tmp刪除掉。

3. 用python 跑一個小腳本，要吃多少內存

可以檢測一下
工作中需要根據某個應用程序具體吃了多少內存來決定執行某些操作，所以需要寫個小工具來模擬應用程序使用內存情況，下面是我寫的一個Python腳本的實現。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import re
import time

def print_help():
print 'Usage: '
print ' python mem.py 100MB'
print ' python mem.py 1GB'

if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) == 2:
pattern = re.compile('^(\d*)([M|G]B)$')
match = pattern.match(sys.argv[1].upper())
if match:
num = int(match.group(1))
unit = match.group(2)
if unit == 'MB':
s = ' ' * (num * 1024 * 1024)
else:
s = ' ' * (num * 1024 * 1024 * 1024)

time.sleep(10000)
else:
print_help()
else:
print_help()

使用方法如下：
python mem.py 100M
python mem.py 1G1212

4. python.exe進程內存佔用多少

、python占內存大嗎
2、python 最大能用多大存儲空間
3、Python 多進程內存佔用問輪罩跡題
4、python編程8g的內存夠么
5、學習python語言需要用到什麼軟體，內存多大？
6、python對於電腦配置要求高嗎
python占內存大嗎
你是問python的安裝包嘛，如果是的話大概29M左右就夠了，不怎麼占內存。

python 最大能用多大存儲空間
這個是操作系統的限制，跟python沒有直接關系，因為python是沒有限制的。

32位的系統：windows下單個進程可以用到2G內存;linux下單個進程可以用到4G內存。

64位的系統：

windows下單個進程Intel Itanium-based可用到7TB,Windows 8.1和Windows Server 2012

R2:可用128，其它版本TBx64: 8 TB

但是不同版本windows系統可用的最大物理內存數也有限制，比如64位win7家庭基本版只能認出8G內存，專業版以上能認出192G內存。

linux下不同的發行商，或者不同的內核編譯參數也會有也不同的限制，但都是按T計的。

Python 多進程內存佔用問題
當我們有一個很長很長的任務隊列(mission_list)和閾值對應的一個處理函數(missionFunction)時，我們一般採用如下的方式進行處理：

但是，如果這任務列表很長很長，處理函數很復雜(佔用cpu)時，單核往往需要很長的時間進行處理，此時，Multiprocess便可以極大的提高我們程序的運行速度，相關內容請借鑒 multiprocessing --- 基於進程的並行 — Python 3.10.4 文檔。


以上這種場景下，推薦大家採用最簡單的進程池+map的方法進行處理，標準的寫法， chunksize要借鑒官方的說法，最好大一點 ：


但是！！！！ 如果我們的任務列表非常的長，這會導致多進程還沒跑起來之前，內存已經撐爆了，任務自然沒法完成，此時我們臘並有幾種辦法進行優化：

進程的啟動方法有三種，可參考官方文檔：

[圖片上傳失敗...(image-48cd3c-1650511153989)]

在linux環境下，使用forkserver可以節省很多的內存空間， 因為進程啟動的是一個服務，不會把主進程的數據全部復制

採用imap會極大的節省空間，它返回的是一個迭代器，也就是結果列表：

但注意，以上寫法中，你寫的結果迭代部分必須寫在with下面。或者採用另一種寫法：

還有最後一種，當你的mission list實在太大了，導致你在生成 mission list的時候已經把內存撐爆了，這個時候就得優化 mission_list了，如果你的mission_list是通悶殲過一個for循環生成的，你可以使用yield欄位，將其封裝為一個迭代器，傳入進程池：

這樣子，我們就封裝好了mission_list，它是一個可迭代對象，在取數據的時候才會將數據拉到內存

我在項目中結合了後兩種方法，原本256G的內存都不夠用，但在修改後內存只佔用了不到10G。希望能夠幫助到你



python編程8g的內存夠么
單純的學習的話夠，應用起來，干項目，請直接32gb，要不你會瘋了的

學習python語言需要用到什麼軟體，內存多大？
我用的vscode寫的,還不錯,筆記本的話8G內存的主流筆記本基本都能勝任,它對硬體要求並不高

python對於電腦配置要求高嗎
答: Python對於電腦配置要求並不算很高，只是當我們在下載玩 Python解釋器之後，還是要安裝集成開發環境。比如jupyter或者pycharn，前者經常用於數據分析。這個軟體對於電腦配置要求並不高。但後者常用於開發大型Python項目，這個軟體可能對電腦配置要求更高一些。所以說，編程開發的話，盡量還是選好一點的電腦。

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5. python 最大能用多大內存

最大能用多大內存是操作系統的限制，跟python沒有直接關系，因為python是沒有限制的。

ABC是由Guido參加設計的一種教學語言。就Guido本人看來，ABC 這種語言非常優美和強大，是專門為非專業程序員設計的。但是ABC語言並沒有成功，究其原因，Guido 認為是其非開放造成的。Guido 決心在Python 中避免這一錯誤。同時，他還想實現在ABC 中閃現過但未曾實現的東西。

(5)python執行器費內存嗎擴展閱讀：

一個和其他大多數語言（如C）的區別就是，一個模塊的界限，完全是由每行的首字元在這一行的位置來決定的（而C語言是用一對花括弧{}來明確的定出模塊的邊界的，與字元的位置毫無關系）。這一點曾經引起過爭議。

因為自從C這類的語言誕生後，語言的語法含義與字元的排列方式分離開來，曾經被認為是一種程序語言的進步。不過不可否認的是，通過強製程序員們縮進（包括if，for和函數定義等所有需要使用模塊的地方），Python確實使得程序更加清晰和美觀。

6. phyton編程需要大內存嗎

最大能用多大內存是操作系統的限制，跟python沒有直接關系，因為python是沒有限制的。

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，伍宴攔越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python在執行時，首先會將.py文件中的源代碼編譯成Python的byte code，然後再由Python Virtual Machine來執行這些編譯好的byte code。

(6)python執行器費內存嗎擴展閱讀：

與MATLAB的對比

說起科學計算，首先會被提到的可能是MATLAB。然而除了MATLAB的一些專業性很強的工具箱還無法被替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相應的擴展庫。和MATLAB相比，用祥橡Python做科學計算有如下優點：

1、首先，MATLAB是一款商用軟體，並且價格不菲。而Python完全免費，眾多開源的科學計算庫都提供了Python的調用介面。用戶可以在任何計算機上免費安裝Python及其絕大多數擴展庫。

2、其次，與MATLAB相比，Python是一門更易學、更嚴謹的程序設計語言。它能讓用戶編寫出更易讀、易維護的代碼。

3、最後，MATLAB主要專注於工程和科學計算。然而即使在計算領域，也經常會遇到文件管腔胡理、界面設計、網路通信等各種需求。而Python有著豐富的擴展庫，可以輕易完成各種高級任務，開發者可以用Python實現完整應用程序所需的各種功能。

7. 如何釋放Python佔用的內存

在上文的優化中，對每500個用戶，會進行一些計算並記錄結果在磁碟文件中。原本以為這么做，這些結果就在磁碟文件中了，而不會再繼續佔用內存；但實際上，python的大坑就是Python不會自動清理這些內存。這是由其本身實現決定的。具體原因網上多有文章介紹，這里就不了。
本篇博客將貼一個筆者的實驗腳本，用以說明Python確實存在這么一個不釋放內存的現象，另外也提出一個解決方案，即：先del，再顯式調用gc.collect(). 腳本和具體效果見下。

實驗環境一：Win 7， Python 2.7

[python] view plain
from time import sleep, time
import gc

def mem(way=1):
print time()
for i in range(10000000):
if way == 1:
pass
else: # way 2, 3
del i

print time()
if way == 1 or way == 2:
pass
else: # way 3
gc.collect()
print time()

if __name__ == "__main__":
print "Test way 1: just pass"
mem(way=1)
sleep(20)
print "Test way 2: just del"
mem(way=2)
sleep(20)
print "Test way 3: del, and then gc.collect()"
mem(way=3)
sleep(20)

運行結果如下：

[plain] view plain
Test way 1: just pass
1426688589.47
1426688590.25
1426688590.25
Test way 2: just del
1426688610.25
1426688611.05
1426688611.05
Test way 3: del, and then gc.collect()
1426688631.05
1426688631.85
1426688631.95

對於way 1和way 2，結果是完全一樣的，程序內存消耗峰值是326772KB，在sleep 20秒時，內存實時消耗是244820KB；
對於way 3，程序內存消耗峰值同上，但是sleep時內存實時消耗就只有6336KB了。

實驗環境二： Ubuntu 14.10， Python 2.7.3

運行結果：

[plain] view plain
Test way 1: just pass
1426689577.46
1426689579.41
1426689579.41
Test way 2: just del
1426689599.43
1426689601.1
1426689601.1
Test way 3: del, and then gc.collect()
1426689621.12
1426689622.8
1426689623.11

[plain] view plain
ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem
Warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? See
ubuntu 9122 10.0 6.0 270916 245564 pts/1 S+ 14:39 0:03 python test_mem.py
ubuntu 9134 0.0 0.0 8104 924 pts/2 S+ 14:40 0:00 grep --color=auto test_mem
ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem
Warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? See
ubuntu 9122 10.0 6.0 270916 245564 pts/1 S+ 14:39 0:03 python test_mem.py
ubuntu 9134 0.0 0.0 8104 924 pts/2 S+ 14:40 0:00 grep --color=auto test_mem
ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem
Warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? See
ubuntu 9122 11.6 0.1 30956 5608 pts/1 S+ 14:39 0:05 python test_mem.py

結論：
以上說明，當調用del時，其實Python並不會真正release內存，而是將其繼續放在其內存池中；只有在顯式調用gc.collect()時，才會真正release內存。

進一步：
其實回到上一篇博客的腳本中，也讓其引入gc.collect()，然後寫個監控腳本監測內存消耗情況：

[plain] view plain
while ((1)); do ps -aux | sort -n -k5,6 | grep my_script; free; sleep 5; done

結果發現：內存並不會在每500個用戶一組執行完後恢復，而是一直持續消耗到僅存約70MB時，gc才好像起作用。本環境中，機器使用的是Cloud instance，總內存2G，可用內存約為1G，本腳本內存常用消耗是900M - 1G。換句話說，對於這個腳本來說，gc並沒有立即起作用，而是在系統可用內存從1 - 1.2G下降到只剩70M左右時，gc才開始發揮作用。這點確實比較奇怪，不知道和該腳本是在Thread中使用的gc.collect()是否有關，或者是gc發揮作用原本就不是可控的。筆者尚未做相關實驗，可能在下篇博客中繼續探討。

但是，可以肯定的是，若不使用gc.collect(), 原腳本將會將系統內存耗盡而被殺死。這一點從syslog中可以明顯看出。

8. python使用函數可以減小內存開支嗎

函數其實也就是封裝好的演算法代碼，因為一些常用函數都經過開發者，用戶的多次測試優化，在python的開源環境下更是如此，所以大多時候比新手開發者自己寫的方法內存性能都有提升，但針對不同的需求，自己寫新的演算法可能更優，並不絕對