提高代码效率的6个Python内存优化技巧-技术圈

来源：Deephub IMBA

当项目变得越来越大时，有效地管理计算资源是一个不可避免的需求。Python与C或c++等低级语言相比，似乎不够节省内存。

但是其实有许多方法可以显著优化Python程序的内存使用，这些方法可能在实际应用中并没有人注意，所以本文将重点介绍Python的内置机制，掌握它们将大大提高Python编程技能。

首先在进行内存优化之前，我们首先要查看内存的使用情况

分配了多少内存?

有几种方法可以在Python中获取对象的大小。可以使用sys.getsizeof()来获取对象的确切大小，使用objgraph.show_refs()来可视化对象的结构，或者使用psutil.Process().memory_info()。RSS获取当前分配的所有内存。

 >>> import numpy as np
 >>> import sys
 >>> import objgraph
 >>> import psutil
 >>> import pandas as pd
 
 
 >>> ob = np.ones((1024, 1024, 1024, 3), dtype=np.uint8)
 
 ### Check object 'ob' size
 >>> sys.getsizeof(ob) / (1024 * 1024)
 3072.0001373291016
 
 ### Check current memory usage of whole process (include ob and installed packages, ...)
 >>> psutil.Process().memory_info().rss / (1024 * 1024)
 3234.19140625
 
 ### Check structure of 'ob' (Useful for class object)
 >>> objgraph.show_refs([ob], filename='sample-graph.png')
 
 ### Check memory for pandas.DataFrame
 >>> from sklearn.datasets import load_boston
 >>> data = load_boston()
 >>> data = pd.DataFrame(data['data'])
 >>> print(data.info(verbose=False, memory_usage='deep'))
 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 RangeIndex: 506 entries, 0 to 505
 Columns: 13 entries, 0 to 12
 dtypes: float64(13)
 memory usage: 51.5 KB
   
 ### Check memory for pandas.Series
 >>> data[0].memory_usage(deep=True)   # deep=True to include all the memory used by underlying parts that construct the pd.Series
 4176

这样我们才能根据对象的内存占用来查看实际的优化结果

slots

Python作为一种动态类型语言，在面向对象方面具有更大的灵活性。在运行时可以向Python类添加额外属性和方法的能力。

例如，下面的代码定义了一个名为Author的类。最初它有两个属性name和age。但是我们以后可以很容易地添加一个额外的job:

 class Author:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
 
 
 me = Author('Yang Zhou', 30)
 me.job = 'Software Engineer'
 print(me.job)
 # Software Engineer

但是这种灵活性在底层浪费了更多内存。

因为Python中每个类的实例都维护一个特殊的字典( _ _ dict _ _ )来存储实例变量。因为字典的底层基于哈希表的实现所以消耗了大量的内存。

在大多数情况下，我们不需要在运行时更改实例的变量或方法，并且 _ _ dict _ _ 不会（也不应该）在类定义后更改。所以Python为此提供了一个属性: _ _ slots _ _ 。

它通过指定类的所有有效属性的名称来作为白名单:

 class Author:
    __slots__ = ('name', 'age')
 
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
 
 
 me = Author('Yang Zhou', 30)
 me.job = 'Software Engineer'
 print(me.job)
 # AttributeError: 'Author' object has no attribute 'job'

白名单只定义了两个有效的属性name和age。由于属性是固定的，Python不需要为它维护字典,只为 _ _ slots _ _ 中定义的属性分配必要的内存空间。

下面我们做一个简单的比较：

 import sys
 
 
 class Author:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
 
 
 class AuthorWithSlots:
    __slots__ = ['name', 'age']
 
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
 
 
 # Creating instances
 me = Author('Yang', 30)
 me_with_slots = AuthorWithSlots('Yang', 30)
 
 # Comparing memory usage
 memory_without_slots = sys.getsizeof(me) + sys.getsizeof(me.__dict__)
 memory_with_slots = sys.getsizeof(me_with_slots) # __slots__ classes don't have __dict__
 
 print(memory_without_slots, memory_with_slots)
 # 152 48
 print(me.__dict__)
 # {'name': 'Yang', 'age': 30}
 print(me_with_slots.__dict__)
 # AttributeError: 'AuthorWithSlots' object has no attribute '__dict__'

可以看到 152 和 48 明显节省了内存。

Generators

生成器是Python中列表的惰性求值版本。每当调用next()方法时生成一个项，而不是一次计算所有项。所以它们在处理大型数据集时非常节省内存。

 def number_generator():
    for i in range(100):
        yield i
 
 numbers = number_generator()
 print(numbers)
 # <generator object number_generator at 0x104a57e40>
 print(next(numbers))
 # 0
 print(next(numbers))
 # 1

上面的代码显示了一个编写和使用生成器的基本示例。关键字yield是生成器定义的核心。应用它意味着只有在调用next()方法时才会产生项i。

让我们比较一个生成器和一个列表，看看哪个更节省内存:

 mport sys
 
 numbers = []
 for i in range(100):
    numbers.append(i)
 
 def number_generator():
    for i in range(100):
        yield i
 
 numbers_generator = number_generator()
 print(sys.getsizeof(numbers_generator))
 # 112
 print(sys.getsizeof(numbers))
 # 920

可以看到使用生成器可以显著节省内存使用。如果我们将列表推导式的方括号转换成圆括号，它将成为生成器表达式。这是在Python中定义生成器的更简单的方法:

 import sys
 
 numbers = [i for i in range(100)]
 numbers_generator = (i for i in range(100))
 
 print(sys.getsizeof(numbers_generator))
 # 112
 print(sys.getsizeof(numbers))
 # 920

利用内存映射文件支持大文件处理

内存映射文件I/O，简称“mmap”，是一种操作系统级优化。

简单地说，当使用mmap技术对文件进行内存映射时，它直接在当前进程的虚拟内存空间中创建文件的映射，而不是将整个文件加载到内存中，这节省了大量内存。

Python已经提供了用于使用此技术的内置模块，因此我们可以轻松地利用它，而无需考虑操作系统级别的实现。

以下是如何在Python中使用mmap进行文件处理:

 import mmap
 
 
 with open('test.txt', "r+b") as f:
    # memory-map the file, size 0 means whole file
    with mmap.mmap(f.fileno(), 0) as mm:
        # read content via standard file methods
        print(mm.read())
        # read content via slice notation
        snippet = mm[0:10]
        print(snippet.decode('utf-8'))

Python使内存映射文件I/O技术的使用变得方便。我们所需要做的只是应用mmap.mmap()方法，然后使用标准文件方法甚至切片符号处理打开的对象。

选择适当的数据类型

开发人员应仔细而精确地选择数据类型。因为在某些情况下，使用一种数据类型比使用另一种数据类型更节省内存。

1、元组比列表更节省内存

元组是不可变的(在创建后不能更改)，它允许Python在内存分配方面进行优化。列表是可变的，因此需要额外的空间来容纳潜在的修改。

 import sys
 
 my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
 my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
 
 print(sys.getsizeof(my_tuple))
 # 80
 print(sys.getsizeof(my_list))
 # 120

元组my_tuple比列表使用更少的内存，如果创建后不需要更改数据，我们应该选择元组而不是列表。

2、数组比列表更节省内存

Python中的数组要求元素具有相同的数据类型(例如，所有整数或所有浮点数)，但列表可以存储不同类型的对象，这不可避免地需要更多的内存。如果列表的元素都是相同类型，使用数组会更节省内存:

 import sys
 import array
 
 my_list = [i for i in range(1000)]
 
 my_array = array.array('i', [i for i in range(1000)])
 
 print(sys.getsizeof(my_list))  
 # 8856
 print(sys.getsizeof(my_array))
 # 4064

另外：Python是数据科学的主导语言。有许多强大的第三方模块和工具提供更多的数据类型，如NumPy和Pandas。如果我们只需要一个简单的一维数字数组，而不需要NumPy提供的广泛功能，那么Python的内置数组是一个不错的选择。但当涉及到复杂的矩阵操作时，使用NumPy提供的数组是所有数据科学家的首选，也可能是最佳选择。

字符串驻留

看看下面的代码：

 >>> a = 'Y'*4096
 >>> b = 'Y'*4096
 >>> a is b
 True
 >>> c = 'Y'*4097
 >>> d = 'Y'*4097
 >>> c is d
 False

为什么a是b是真，而c是d是假呢?

这在Python中被称作字符串驻留（string interning）.如果有几个值相同的小字符串，它们将被Python隐式地存储并在内存中并引用相同的对象。定义小字符串阈值数字是4096。

由于c和d的长度为4097，因此它们是内存中的两个对象而不是一个对象，不再隐式驻留字符串。所以当执行c = d时，我们得到一个False。

驻留是一种优化内存使用的强大技术。如果我们想要显式地使用它可以使用sys.intern()方法:

 >>> import sys
 >>> c = sys.intern('Y'*4097)
 >>> d = sys.intern('Y'*4097)
 >>> c is d
 True

作者：Yang Zhou

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