一个减少多进程下python内存占用的小技巧
在python中如果要使用fork或者multiprocess来做多进程,假如import的库很多或者很大,例如wxpython,查看各进程的内存占用你会发现两个进程的内存占用基本上相同,换句话说,如果第二个进程根本不需要用到wx的内容,它也会被加载到内存当中去。就拿wx来做例子,没有import t wx占用大概8M+内存,一旦import wx,内存马上飚升到27M+,如此一来,两个进程就要占50m+。以上数据这只是对一个很小的python程序而言,要是一个需要导入很多库文件的程序,那情况可就不一样了。
经过几番尝试,笔者找到用__import__,在运行时再入库的方法。其实是非常简单的,例如以下例子:
from multiprocessing.managers import BaseManager
from multiprocessing import freeze_support
import os
class MyManager(BaseManager):
pass
global manager
if __name__ == '__main__':
freeze_support()
manager = MyManager()
switch = __import__("myclass",globals(),locals())
manager.register("C", myclass.C)
manager.start()
gui = __import__("mygui", globals(),locals())
mygui.manager = manager
app = mygui.MyApp(0)
app.MainLoop()
manager.shutdown()
os._exit(0)
这样就可以避免两个进程加载不必要的库而早成内存的浪费。
相关文档:
原文
http://www.hetland.org/python/instant-hacking.php
Instant Hacking[译
文]
译者: 肯定来过   ......
生成一个有N个元素的有随机整数n组成的列表,其中N和年的取值范围是(1<N<=5)
和(0<=n<100),显示这个列表的所有子集。
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例如[a,b]集合的子集:
空 ---- &nb ......
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