从事件日志类的文档中,EventLogEntryCollection是事件日志条目的动态列表。它建议直接使用Count属性,而不是将其值存储在变量中。){ //Do Some processing on the entry对于大型事件日志( >20000项)来说速度较慢。但是,当处理发生时,如果事件日志被写入,则会打开索引
我正在使用Python和库numpy处理大型数组。有时,我会创建出人意料的巨大数组,它会完全填满计算机的主内存(RAM),并开始写入速度较慢的第二内存(交换、硬盘)。当这种情况发生时,我除了等待写入结束(这可能需要几十分钟)或执行强制关机之外,什么也做不了。为了避免这种情况,当我尝试分配的数组对于RAM来说太大时,我倾向于引发异常。该怎么做呢?操作系统: Windows 7 64位
编辑:我不同意duplicate标签:我不是在问如何获得可用内存,我是在</em