Efficient Python Code लिखना
Logan Thomas
Scientific Software Technical Trainer, Enthought
import sys
nums_list = [*range(1000)]
sys.getsizeof(nums_list)
9112
import numpy as np
nums_np = np.array(range(1000))
sys.getsizeof(nums_np)
8096
memory_profilerpip install memory_profiler
memory_profiler पैकेज का उपयोग%load_ext memory_profiler
%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)
memory_profiler इस्तेमाल करते समय फंक्शंस इम्पोर्ट होने चाहिएhero_funcs.py
from hero_funcs import convert_units
%load_ext memory_profiler
%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)
%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

इस उदाहरण में डेटा 35,000 heroes का रैंडम सैंपल है.
(मूल 480 superheroes डेटासेट नहीं)
%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

छोटी मेमोरी आवंटन पर 0.0 MiB आउटपुट आ सकता है.
(मूल 480 superheroes डेटासेट के साथ)
%mprun -f convert_units convert_units(heroes, hts, wts)

Efficient Python Code लिखना