Python 字典（联合内存、联合数组）

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解决python字典结构内存暴涨问题

背景:当读取一个key value数据的时候,python的字典结构会造成内存使用扩10倍左右,无可容忍.此文解决这个问题数据:word2vec训练的结果,word对应400维的词向量.词表共1.6G左右解决方案:利用python的class array进行解决. 步骤:1.将原始数据,转化成key,index和二进制的value数据块文件,其中二进制的value数据块大小为750M 2.array加载后按照索引进行查询效果:只占用了800M左右内存,大大缩小了内存的使用.查询采用:v…

Python 字典（联合内存、联合数组）

字典 Python有一个内建数据类型是字典(Dictionaries).字典在某些语言中可能称为“联合内存”("associative memories'')或“联合数组”("associative arrays'').序列是以连续的整数为索引,与此不同的是,字典以关键字为索引,关键字可以是任意不可变类型,通常用字符串或数值.如果元组中只包含字符串和数字,它可以做为关键字,如果它直接或间接的包含了可变对象,就不能当做关键字.不能用链表做关键字,因为链表可以用它们的 append() 和…

Python学习4（字典的内存分布）

1.字典:是python数据类型之一,字典通过花括号来包含数据项,字典的每个元素由2个部分组成,键:值,字典是根据键来找对应的值. data = {"name": "Ethon", "age": 12, "address": "Shen zhen"} 2.字典的特点: 字典与列表.集合一样,都是属于可变数据类型字典和列表一样,也能够存储多个数据键对象具有唯一性,因此只有不可变数据类型(数字,字符串和元组…

python科学计算_numpy_线性代数/掩码数组/内存映射数组

1. 线性代数 numpy对于多维数组的运算在默认情况下并不使用矩阵运算,进行矩阵运算可以通过matrix对象或者矩阵函数来进行: matrix对象由matrix类创建,其四则运算都默认采用矩阵运算,和matlab十>分相似: a = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) matrix([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]) a * a matrix([[ 30, 36, 42],[ 66, 81, 96],[102, 126, 15…

c++ 变量共享内存-联合(union)

共享内存极少使用,所以这里我们仅作了解. .将几个变量放在相同的内存区,但其中只有一个变量在给定时刻有有效值. .程序处理许多不同类型的数据,但是一次只处理一种.要处理的类型在执行期间才能确定. .在不同的时间访问相同的数据,但在不同的情况下该数据的类型是不同的. 定义联合类型联合的定义及成员的引用和结构极为类似在C语言中多个不同变量共享同一内存区的功能称为联合(union),声明联合的语法类似结构 union test { int i; int j; int k; }t1; t1.i; p…

PythonStudy——Python字典底层实现原理 The underlying implementation principle of Python dictionary

在Python中,字典是通过散列表或说哈希表实现的.字典也被称为关联数组,还称为哈希数组等.也就是说,字典也是一个数组,但数组的索引是键经过哈希函数处理后得到的散列值.哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中,并且可以在内存中以O(1)的时间复杂度进行寻址,从而实现快速查找和修改.哈希表中哈希函数的设计困难在于将数据均匀分布在哈希表中,从而尽量减少哈希碰撞和冲突.由于不同的键可能具有相同的哈希值,即可能出现冲突,高级的哈希函数能够使冲突数目最小化.Python中并不包含这样高级的哈希函数,几个重要…

流畅的python 字典和集合

介绍 dict 类型不但在各种程序里广泛使用,它也是 Python 语言的基石.模块的命名空间.实例的属性和函数的关键字参数中都可以看到字典的身影.跟它有关的内置函数都在 __builtins__.__dict__模块中. 正是因为字典至关重要,Python 对它的实现做了高度优化,而散列表则是字典类型性能出众的根本原因. 集合(set)的实现其实也依赖于散列表,因此本章也会讲到它.反过来说,想要进一步理解集合和字典,就得先理解散列表的原理. 泛映射类型 collections.abc 模块中有…