Ⅰ python的內存管理機制
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XCCS_澍
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Python 的內存管理機制及調優手段？ 原創
2018-08-05 06:50:53
XCCS_澍
碼齡7年
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內存管理機制：引用計數、垃圾回收、內存池。
一、引用計數：
引用計數是一種非常高效的內存管理手段， 當一個 Python 對象被引用時其引用計數增加 1， 當其不再被一個變數引用時則計數減 1. 當引用計數等於 0 時對象被刪除。
二、垃圾回收 ：
1. 引用計數
引用計數也是一種垃圾收集機制，而且也是一種最直觀，最簡單的垃圾收集技術。當 Python 的某個對象的引用計數降為 0 時，說明沒有任何引用指向該對象，該對象就成為要被回收的垃圾了。比如某個新建對象，它被分配給某個引用，對象的引用計數變為 1。如果引用被刪除，對象的引用計數為 0，那麼該對象就可以被垃圾回收。不過如果出現循環引用的話，引用計數機制就不再起有效的作用了
2. 標記清除
如果兩個對象的引用計數都為 1，但是僅僅存在他們之間的循環引用，那麼這兩個對象都是需要被回收的，也就是說，它們的引用計數雖然表現為非 0，但實際上有效的引用計數為 0。所以先將循環引用摘掉，就會得出這兩個對象的有效計數。
3. 分代回收
從前面「標記-清除」這樣的垃圾收集機制來看，這種垃圾收集機制所帶來的額外操作實際上與系統中總的內存塊的數量是相關的，當需要回收的內存塊越多時，垃圾檢測帶來的額外操作就越多，而垃圾回收帶來的額外操作就越少；反之，當需回收的內存塊越少時，垃圾檢測就將比垃圾回收帶來更少的額外操作。
Ⅱ 這幾個常用的python庫你需要知道
python可以說是近幾年最火熱、最實用的、最容易上手的工具之一了。功能強大、應用廣泛，可以幫你搜集工作數據，還能幫你下載音樂，電影，於是就掀起了一波學習python的大潮，小編也毫不猶豫的加入了。但是對於向小編一樣的小白來說，剛開始學習還是有些困難的，需要首先了解python的一些基礎知識。所以小編就整理了一些常用的python庫，希望對正在學習python的小夥伴有所幫助。
1.Matplotlib
Matplotlib是一個用於創建二維圖和圖形的底層庫。藉由它的幫助，你可以構建各種不同的圖標，從直方圖和散點圖到費笛卡爾坐標圖。matplotlib能夠與很多流行的繪圖庫結合使用。
2.Seaborn
Seaborn本質上是一個基於matplotlib庫的高級API。它包含更適合處理圖表的默認設置。此外，還有豐富的可視化庫，包括一些復雜類型，如時間序列、聯合分布圖(jointplots)和小提琴圖(violindiagrams)。
3.Plotly
Plotly是一個流行的庫，它可以讓你輕松構建復雜的圖形。該軟體包適用於互動式Web應用程，可實現輪廓圖、三元圖和三維圖等視覺效果
4.Bokeh
Bokeh庫使用JavaScript小部件在瀏覽器中創建互動式和可縮放的可視化。該庫提供了多種圖表集合，樣式可能性(stylingpossibilities)，鏈接圖、添加小部件和定義回調等形式的交互能力，以及許多更有用的特性。
5.Pydot
Pydot是用純Python編寫的Graphviz介面，經常用於生成復雜的定向圖和無向圖，能夠顯示圖形的結構，對於構建神經網路和基於決策樹的演算法時非常有效。
6.pyecharts
是基於網路開源的Echarts而開發的Python可視化工具。
pyecharts功能非常強大，支持多達400+地圖;支持JupyterNotebook、JupyterLab;能夠輕松集成至Flask，Sanic，Django等主流Web框架
7.AutoViz
數據可視化，大多數都需要把數據讀取到內存中，然後對內存中的數據進行可視化。但是，對於真正令人頭疼的是一次又一次的開發讀取離線文件的數據介面。
而AutoViz就是用於解決這個痛點的，它真正的可以做到1行代碼輕松實現可視化。對於txt、json、csv等主流離線數據格式能夠同時兼容，經常用於機器學習、計算機視覺等涉及離線數據較多的應用場景。
8.Altair
Altair是一款基於Vega和Vega-Lite開發的統計可視化庫。具有API簡單、友好、一致等優點，使用起來非常方便，能夠用最簡短的代碼實現數據可視化。
9.cufflinks
cufflinks結合了plotly的強大功能和panda的靈活性，可以方便地進行繪圖，避免了數據可視化過程中，對數據存儲結構和數據類型進行復雜的麻煩。
10Pygal
Pygal 的名氣不是很大，使用圖形框架語法來構建圖像的。繪圖目標比較簡單，使用起來非常方便：實例化圖片;用圖片目標屬性格式化;用 figure.add() 將數據添加到圖片中即可。
Ⅲ 常用的數據分析工具有哪些
雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。
Python
Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
R軟體
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
SPSS
SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。
Excel
可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
SAS軟體
SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。
Ⅳ python常用的數據分析包有哪些
ndarray.ndim
數組軸的個數，在python的世界中，軸的個數被稱作秩
ndarray.shape
數組的維度。這是一個指示數組在每個維度上大小的整數元組。例如一個n排m列的矩陣，它的shape屬性將是(2,3),這個元組的長度顯然是秩，即維度或者ndim屬性
ndarray.size
數組元素的總個數，等於shape屬性中元組元素的乘積。
ndarray.dtype
一個用來描述數組中元素類型的對象，可以通過創造或指定dtype使用標准Python類型。另外NumPy提供它自己的數據類型。
ndarray.itemsize
數組中每個元素的位元組大小。例如，一個元素類型為float64的數組itemsiz屬性值為8(=64/8),又如，一個元素類型為complex32的數組item屬性為4(=32/8).
ndarray.data
包含實際數組元素的緩沖區，通常我們不需要使用這個屬性，因為我們總是通過索引來使用數組中的元素。
NumPy-快速處理數據
標准安裝的Python中用列表(list)保存一組值，可以用來當作數組使用，不過由於列表的元素可以是任何對象，因此列表中所保存的是對象的指針。這樣為了保存一個簡單的[1,2,3]，需要有3個指針和三個整數對象。對於數值運算來說這種結構顯然比較浪費內存和CPU計算時間。
此外Python還提供了一個array模塊，array對象和列表不同，它直接保存數值，和C語言的一維數組比較類似。但是由於它不支持多維，也沒有各種運算函數，因此也不適合做數值運算。
NumPy的誕生彌補了這些不足，NumPy提供了兩種基本的對象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray(下文統一稱之為數組)是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc則是能夠對數組進行處理的函數。
Ⅳ Linux下，用什麼工具方便檢測一個python項目的內存訪問越界（可能）
理論上純python很難造出如上錯誤吧，
是不是你的代碼調用了某些C++庫