Python 3.6 사전 구현은 어떻게 메모리 사용량을 개선하고 삽입 순서를 유지합니까?
Python 3.6: 사전이 삽입 순서를 유지합니다
Python 3.6부터 CPython 구현의 사전은 이전 버전과 크게 다른 삽입 순서를 나타냅니다. . 이 기능은 이제 Python 3.7에서 보장된 언어 기능입니다.
향상된 메모리 사용량 및 성능
새로운 사전 구현은 이전 버전에 비해 메모리 사용량을 20-25% 크게 줄입니다. 파이썬 3.5. 이러한 개선은 구현 시 별도의 배열 사용에서 비롯됩니다:
- dk_entries: 항목(PyDictKeyEntry)을 삽입 순서로 저장합니다.
- dk_indices: 해시 역할을 하는 dk_entries의 항목에 대한 색인을 저장합니다.
이전에는 PyDictKeyEntry 유형의 희소 배열을 할당해야 했고, 이로 인해 성능 고려 사항으로 인해 공간이 낭비되었습니다. 새로운 접근 방식은 필요한 항목만 할당하고 메모리를 덜 소비하는 intX_t 유형의 희소 배열을 사용합니다.
사용된 데이터 구조
원래 사전은 [ keyhash, key, value] '-'로 표시된 빈 항목이 있는 희소 배열입니다. 새로운 접근 방식은 데이터를 다음과 같이 구성합니다.
- 색인: [없음, 1, 없음, 없음, 없음, 0, 없음, 2]
-
항목: [[-9092791511155847987, 'timmy', 'red'],
[-8522787127447073495, 'barry', 'green'], [-6480567542315338377, 'guido', 'blue']]
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이 수정된 구조는 메모리 오버헤드를 크게 줄입니다.
삽입의 이점 정렬
새로운 사전 구현은 주로 메모리 최적화에 중점을 두고 있지만 삽입 순서 지정 기능은 다음과 같은 편리한 응용 프로그램을 제공합니다.
- 사전.
- 사전 표시 또는 반복 순서 사용자 정의
다양한 Python 구현이나 향후 언어 버전에서는 삽입 순서가 보장되지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그러나 Python 3.7 이상에서는 신뢰할 수 있는 기능이 보장됩니다.
위 내용은 Python 3.6 사전 구현은 어떻게 메모리 사용량을 개선하고 삽입 순서를 유지합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
