- 前言
- 目标读者
- 非目标读者
- 本书的结构
- 以实践为基础
- 硬件
- 杂谈:个人的一点看法
- Python 术语表
- Python 版本表
- 排版约定
- 使用代码示例
- 第一部分 序幕
- 第 1 章 Python 数据模型
- 第二部分 数据结构
- 第 2 章 序列构成的数组
- 第 3 章 字典和集合
- 第 4 章 文本和字节序列
- 第三部分 把函数视作对象
- 第 5 章 一等函数
- 第 6 章 使用一等函数实现设计模式
- 第 7 章 函数装饰器和闭包
- 第四部分 面向对象惯用法
- 第 8 章 对象引用、可变性和垃圾回收
- 第 9 章 符合 Python 风格的对象
- 第 10 章 序列的修改、散列和切片
- 第 11 章 接口:从协议到抽象基类
- 第 12 章 继承的优缺点
- 第 13 章 正确重载运算符
- 第五部分 控制流程
- 第 14 章 可迭代的对象、迭代器和生成器
- 14.1 Sentence 类第1版:单词序列
- 14.2 可迭代的对象与迭代器的对比
- 14.3 Sentence 类第2版:典型的迭代器
- 14.4 Sentence 类第3版:生成器函数
- 14.5 Sentence 类第4版:惰性实现
- 14.6 Sentence 类第5版:生成器表达式
- 14.7 何时使用生成器表达式
- 14.8 另一个示例:等差数列生成器
- 14.9 标准库中的生成器函数
- 14.10 Python 3.3 中新出现的句法:yield from
- 14.11 可迭代的归约函数
- 14.12 深入分析 iter 函数
- 14.13 案例分析:在数据库转换工具中使用生成器
- 14.14 把生成器当成协程
- 14.15 本章小结
- 14.16 延伸阅读
- 第 15 章 上下文管理器和 else 块
- 第 16 章 协程
- 第 17 章 使用期物处理并发
- 第 18 章 使用 asyncio 包处理并发
- 第六部分 元编程
- 第 19 章 动态属性和特性
- 第 20 章 属性描述符
- 第 21 章 类元编程
- 结语
- 延伸阅读
- 附录 A 辅助脚本
- Python 术语表
- 作者简介
- 关于封面
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A.3 第9章:有或没有 __slots__ 时 RAM 的用量
memtest.py 脚本用于支持 9.8 节的一个演示——示例 9-12。
memtest.py 脚本从命令行中接收一个模块的名称,加载那个模块。假设模块中定义有一个名为 Vector 的类,memtest.py 脚本会创建一个由一千万个实例组成的列表,然后报告创建列表前后内存的用量。
示例 A-4 memtest.py:创建大量 Vector 实例,报告内存用量
import importlib import sys import resource NUM_VECTORS = 10**7 if len(sys.argv) == 2: module_name = sys.argv[1].replace('.py', '') module = importlib.import_module(module_name) else: print('Usage: {} <vector-module-to-test>'.format()) sys.exit(1) fmt = 'Selected Vector2d type: {.__name__}.{.__name__}' print(fmt.format(module, module.Vector2d)) mem_init = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss print('Creating {:,} Vector2d instances'.format(NUM_VECTORS)) vectors = [module.Vector2d(3.0, 4.0) for i in range(NUM_VECTORS)] mem_final = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss print('Initial RAM usage: {:14,}'.format(mem_init)) print(' Final RAM usage: {:14,}'.format(mem_final))
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