python基本運(yùn)行機(jī)制。Python程序運(yùn)行時(shí)不需要編譯成二進(jìn)制代碼,而直接從源碼運(yùn)行程序,簡單來說是,Python解釋器將源碼轉(zhuǎn)換為字節(jié)碼,然后再由解釋器來執(zhí)行這些字節(jié)碼。
解釋器的具體工作:
1 完成模塊的加載和鏈接;
2 將源代碼編譯為PyCodeObject對象(即字節(jié)碼),寫入內(nèi)存中,供CPU讀取;
3 從內(nèi)存中讀取并執(zhí)行,結(jié)束后將PyCodeObject寫回硬盤當(dāng)中,也就是復(fù)制到.pyc或.pyo文件中,以保存當(dāng)前目錄下所有腳本的字節(jié)碼文件;
* 之后若再次執(zhí)行該腳本,它先檢查【本地是否有上述字節(jié)碼文件】和【該字節(jié)碼文件的修改時(shí)間是否與其腳本一致】。是就直接執(zhí)行,否則重復(fù)上述步驟。
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如果你的程序是死循環(huán),不停歇的代碼,下列是需要注意內(nèi)存的問題。
第一、pillow庫的隱患
#內(nèi)存將發(fā)生泄漏 from PIL import Image im = Image.open('1.jpg') im.save() #使用with使程序更安全 from PIL import Image with open('1.jpg' , 'rb') as open_file: im = Image.open(open_file)
第二、使用importlib.reload重載模塊后帶來使用全局變量帶來的隱患
假如采取不重啟程序方式,自動(dòng)重新載入修改后的文件,所以需要進(jìn)行重載模塊
#run.py import importlib while True: module_name = importlib.import_module('.', 'test_file') module_name = importlib.reload(module_name) result = module_name.main(params) #test_file.py global_value = {'dataList':[], 'number':'',} key = '初始值' def main(params): # params攜帶著此次任務(wù)數(shù)據(jù) global_value['number'] = params['number'] get_data1(params) get_data2(params) return global_value def get_data1(params): global key # 你的程序通過params得到新的數(shù)據(jù) data_once = {'每次運(yùn)行產(chǎn)生的鍵': '每次運(yùn)行產(chǎn)生的鍵值'} key = '新值' global_value['dataList'].append(data_once) def get_data2(params): # 你的程序通過params和key新的值,得到另一份數(shù)據(jù) data_once = {'每次運(yùn)行產(chǎn)生的新鍵': '每次運(yùn)行產(chǎn)生的新鍵值'} global_value['dataList'].append(data_once)
上述就會發(fā)生一種隱患,以前我覺得垃圾回收機(jī)制很靠譜。但是當(dāng)每一次重載模塊時(shí),global_value將使用新的地址,原來的地址還放著上一次的數(shù)據(jù),沒有被釋放掉
就算你在每次循環(huán)里添加gc.collect()也不能快速回收刪除上一次的數(shù)據(jù),導(dǎo)致內(nèi)存持續(xù)增長。。。
我的處理方式是
(1)將global_value這個(gè)轉(zhuǎn)移進(jìn)函數(shù)內(nèi),通過傳參將get_data1和get_data2數(shù)據(jù)整合在一個(gè)變量里
(2)將所有函數(shù)放在一個(gè)類中,也可以避免全局變量數(shù)據(jù)存活時(shí)間太長
總結(jié),雖然使用全局變量很省事,不用傳參,其他函數(shù)改變其值再被其他函數(shù)調(diào)用很方便,卻會導(dǎo)致內(nèi)存泄漏,因?yàn)槊恳淮蝦eload時(shí)產(chǎn)生的是新的內(nèi)存地址。
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