我有一个用Python编写的模拟代码,它通过set/list/dict数据结构使用了大量内存。提纲如下:
massSimulation
for i in simList:
individualSimulation
individualSimulation.py
// do simulation and get the result.
...
return result
问题是,它一点一点地占用内存,直到它使用的内存(大约12G)超过了系统可以提供的内存(8G),这使得系统变得非常慢,python使用的CPU开始100%,然后非常迅速地下降到几
我有大量的数据要核实。然后设置一个对象,然后一个一个地保存在数据库中。所以这需要很长时间。我计划使用Spring批处理在一次性处理后存储大量数据。这样我就可以省去每次和db交谈的时间了。
我是否可以将整个数据存储在一个列表中并使用Spring批处理存储,或者有其他方法?请帮我举个例子。
代码语言- Java - struts
数据库- MySql Server
我是Flask的新手,我正在创建一个在数据库上进行查询的应用程序。
数据库很大,我想做的查询包括过滤器,并把它放在一个python列表在一个页面上,然后把Python列表的结果发送到另一个页面上,并在Python列表上进行查询,而不是在数据库上进行查询,因为数据库很慢,包含许多不相关的数据。
我尝试过使用Flask Session来分享它,但是列表太大了,无法发送,所以我想知道是否有人有什么解决方案可以发送数据。
@app.route("/")
def simple():
# MAKE THE QUERY ON THIS PAGE FROM SQL to Python
我有一个函数,它获取磁盘上的CSV文件,使用csv.DictReader对象打开它,删除三个键,从磁盘删除文件,然后返回数据:
def process_data(self, filename):
results = []
with open(filename) as f:
data = csv.DictReader(f)
for row in data:
del row['foo']
del row['bar']
del row['sp
我有一个包含1500000个多边形的shapefile,我需要找到每个多边形并将其与不同的网格相交。 我创建了一个简单的程序,从多边形到多边形的交叉点(具有多处理), pool = mp.Pool()
for index,pol in shapefile.iterrows():
# Limits each polygon in shapefile
ylat = lat_gridlimits
xlon= lon_gridlimits
args.append((dgrid,ylat,xlon,pol,index))
我使用一个常规的Python 3字典来创建一个hashmap,其中键和值都是正整数。下面的代码显示,拥有大约600万个键的dict需要320 MB的内存。
import numpy as np
from sys import getsizeof
N = 10*1000*1000
a = np.random.randint(0, N, N)
b = np.random.randint(0, N, N)
d = dict(zip(a,b))
print('Number of elements:', len(d), 'Memory size (MB):', rou
在中,有一个FragmentStatePageAdapter,它在每次触发getItem时实例化一个Fragment。这是正常的吗?我检查过了,每次滑动都会触发,这意味着它每次都会创建一个Fragment?这是正确的吗?
@Override
public Fragment getItem(int i) {
Fragment fragment = new DemoObjectFragment();
Bundle args = new Bundle();
// Our object is just an integer :-P
args.putInt(DemoObj