A. Python如何進行內存管理
Python的內存管理，一般從以下三個方面來說：
1)對象的引用計數機制(四增五減)
2)垃圾回收機制(手動自動，分代回收)
3)內存池機制(大m小p)
1)對象的引用計數機制
要保持追蹤內存中的對象，Python使用了引用計數這一簡單的技術。sys.getrefcount(a)可以查看a對象的引用計數，但是比正常計數大1，因為調用函數的時候傳入a，這會讓a的引用計數+1
2)垃圾回收機制
吃太多，總會變胖，Python也是這樣。當Python中的對象越來越多，它們將占據越來越大的內存。不過你不用太擔心Python的體形，它會在適當的時候「減肥」，啟動垃圾回收(garbage
collection)，將沒用的對象清除
從基本原理上，當Python的某個對象的引用計數降為0時，說明沒有任何引用指向該對象，該對象就成為要被回收的垃圾了
比如某個新建對象，它被分配給某個引用，對象的引用計數變為1。如果引用被刪除，對象的引用計數為0，那麼該對象就可以被垃圾回收。
然而，減肥是個昂貴而費力的事情。垃圾回收時，Python不能進行其它的任務。頻繁的垃圾回收將大大降低Python的工作效率。如果內存中的對象不多，就沒有必要總啟動垃圾回收。
所以，Python只會在特定條件下，自動啟動垃圾回收。當Python運行時，會記錄其中分配對象(object
allocation)和取消分配對象(object deallocation)的次數。當兩者的差值高於某個閾值時，垃圾回收才會啟動。
我們可以通過gc模塊的get_threshold()方法，查看該閾值。
3)內存池機制
Python中有分為大內存和小內存：(256K為界限分大小內存)
1、大內存使用malloc進行分配
2、小內存使用內存池進行分配
python中的內存管理機制都有兩套實現，一套是針對小對象，就是大小小於256K時，pymalloc會在內存池中申請內存空間;當大於256K時，則會直接執行系統的malloc的行為來申請內存空間。
B. python 如何釋放緩存
我覺得可能是因為你的py文件在第一次啟動後，已經編譯成pyc文件了，再次啟動的時候都是載入pyc，省去了編譯的階段，所以速度很快。
你可以試著把程序目錄下的所有pyc或者你的代碼文件對應的pyc文件刪除，看看是不是可以和第一次載入速度相同
C. python從資料庫讀取數據後會緩存數據嗎
你好
python 並不會自動緩存數據，
極度懷疑你數據沒插入成功，或者插入操作不在那個2秒SLEEP的時間裡面。
D. 3種python3的canny邊緣檢測之靜態，可調節和自適應
先看高級版的python3的canny的自適應邊緣檢測：
內容：
1 canny的邊緣檢測的介紹。
2 三種方法的canny的邊緣檢測，由淺入深地介紹：固定值的靜態，可自調節的，自適應的。
說明：
1 環境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。
2 圖片：來自品閱網正版免費圖庫。
3 實現自適應閾值的canny邊緣檢測的參考代碼和文章：
上述的代碼，本機均有報錯，故對代碼進行修改，注釋和運行。
初級canny：
1 介紹：opencv中給出了canny邊緣檢測的介面，直接調用：
即可得到邊緣檢測的結果ret，其中，t1，t2是需要人為設置的閾值。
2 python的opencv的一行代碼即可實現邊緣檢測。
3 Canny函數及使用：
4 Canny邊緣檢測流程：
去噪 --> 梯度 --> 非極大值抑制 --> 滯後閾值
5 代碼：
6 操作和過程：
7 原圖：
8 疑問：
ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人為設置的閾值，一般人怎麼知道具體數值是多少，才是最佳的呀？所以，這是它的缺點。
中級canny：
1 中級canny，就是可調節的閾值，找到最佳的canny邊緣檢測效果。
2 採用cv2.createTrackbar來調節閾值。
3 代碼：
4 操作和效果：
5 原圖：
高級canny：
1 自適應canny的演算法：
ret = cv2.canny(img,t1,t2)
即演算法在運行過程中能夠自適應地找到較佳的分割閾值t1，t2。
2 文件結構：
3 main.py代碼：
4 dog.py代碼：
5 bilateralfilt.py代碼：
6 原圖：
7 效果圖：本文第一個gif圖，此處省略。
小結：
1 本文由淺入深，總結的很好，適合收藏。
2 對於理解python的opencv的canny的邊緣檢測，很有幫助。
3 本文高級版canny自適應的演算法參考2篇文章，雖然我進行代碼的刪除，注釋，修改，優化等操作，故我不標注原創，對原作者表達敬意。
4 自己總結和整理，分享出來，希望對大家有幫助。
E. Python運行效率低的原因有哪些
1.Python是動態語言
動態語言是一類在運行時可以改變其結構的語言，如新的函數、對象、代碼可以被引入，已有的函數可以被刪除或其他結構上的變化等，該類語言更具有活性，但是不可避免的因為運行時的不確定性也影響運行效率。
2.Python是解釋執行
相比於C語言編譯性語言編寫的程序，Python是解釋執行語言，其運行過程是Python運行文件程序時，Python解釋器將源代碼轉換為位元組碼，然後再由Python解釋器來執行這些位元組碼。其每次運行都要進行轉換成位元組碼，然後再由虛擬機把位元組碼轉換成機器語言，最後才能在硬體上運行，與編譯性語言相比，其過程更復雜，性能肯定會受影響。
3.Python中一切都是對象
Python是一門面向對象的編程語言，其設計理念是一切皆是對象，如數字、字元串、元組、列表、字典、函數、方法、類、模塊等都是對象，包括代碼，每個對象都需要維護引用計數，因此，增加了額外工作，影響了性能。
4.Python GIL
GIL是Python最為詬病的一點，因為GIL，Python中的多線程並不能真正的並發，即使在單線程，GIL也會帶來很大的性能影響，因為python每執行100個opcode就會嘗試線程的切換，因此，影響Python運行效率。
5.垃圾回收
Python採用標記和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的時候都會中斷正在執行的程序，造成所謂的頓卡，影響運行效率。
F. python函數可以提高代碼執行速度嗎
不同的編程語言，會有不同 的緩存策略，例如，通過哈希映射、優先順序隊列等實現緩存。因此，不同的編程語言，在緩存的解決方案方面具有很大差異，可能需要幾分鍾，也可能需要幾小時。
但是，在Python中，標准工具包functools實現了一種名為LRU(Least Recently Used)的緩存策略，可以通過傳入參數，來設定緩存最近多少次的計算結果，如果傳入參數為None，那麼則不緩存。
G. python從資料庫讀取數據後會緩存數據嗎
python並不具有數據存儲的功能，所以的查詢結果都會在內存中保留，程序執行完畢數據就消失，不會有緩存的問題。
H. 如何使用python爬取知乎數據並做簡單分析
一、使用的技術棧：
爬蟲：python27 +requests+json+bs4+time
分析工具： ELK套件
開發工具：pycharm
數據成果簡單的可視化分析
1.性別分布
0 綠色代表的是男性 ^ . ^
1 代表的是女性
-1 性別不確定
可見知乎的用戶男性頗多。
二、粉絲最多的top30
粉絲最多的前三十名：依次是張佳瑋、李開復、黃繼新等等，去知乎上查這些人，也差不多這個排名，說明爬取的數據具有一定的說服力。
三、寫文章最多的top30
四、爬蟲架構
爬蟲架構圖如下：
說明：
選擇一個活躍的用戶（比如李開復）的url作為入口url.並將已爬取的url存在set中。
抓取內容，並解析該用戶的關注的用戶的列表url，添加這些url到另一個set中，並用已爬取的url作為過濾。
解析該用戶的個人信息，並存取到本地磁碟。
logstash取實時的獲取本地磁碟的用戶數據，並給elsticsearchkibana和elasticsearch配合，將數據轉換成用戶友好的可視化圖形。
五、編碼
爬取一個url:
解析內容：
存本地文件：
代碼說明：
* 需要修改獲取requests請求頭的authorization。
* 需要修改你的文件存儲路徑。
源碼下載：點擊這里，記得star哦！https : // github . com/forezp/ZhihuSpiderMan六、如何獲取authorization
打開chorme，打開https : // www. hu .com/，
登陸，首頁隨便找個用戶，進入他的個人主頁，F12(或滑鼠右鍵，點檢查)七、可改進的地方
可增加線程池，提高爬蟲效率
存儲url的時候我才用的set(),並且採用緩存策略，最多隻存2000個url，防止內存不夠，其實可以存在redis中。
存儲爬取後的用戶我說採取的是本地文件的方式，更好的方式應該是存在mongodb中。
對爬取的用戶應該有一個信息的過濾，比如用戶的粉絲數需要大與100或者參與話題數大於10等才存儲。防止抓取了過多的僵屍用戶。
八、關於ELK套件
關於elk的套件安裝就不討論了，具體見官網就行了。網站：https : // www . elastic . co/另外logstash的配置文件如下：
從爬取的用戶數據可分析的地方很多，比如地域、學歷、年齡等等，我就不一一列舉了。另外，我覺得爬蟲是一件非常有意思的事情，在這個內容消費升級的年代，如何在廣闊的互聯網的數據海洋中挖掘有價值的數據，是一件值得思考和需不斷踐行的事情。
I. python的內存管理機制
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XCCS_澍
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Python 的內存管理機制及調優手段？ 原創
2018-08-05 06:50:53
XCCS_澍
碼齡7年
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內存管理機制：引用計數、垃圾回收、內存池。
一、引用計數：
引用計數是一種非常高效的內存管理手段， 當一個 Python 對象被引用時其引用計數增加 1， 當其不再被一個變數引用時則計數減 1. 當引用計數等於 0 時對象被刪除。
二、垃圾回收 ：
1. 引用計數
引用計數也是一種垃圾收集機制，而且也是一種最直觀，最簡單的垃圾收集技術。當 Python 的某個對象的引用計數降為 0 時，說明沒有任何引用指向該對象，該對象就成為要被回收的垃圾了。比如某個新建對象，它被分配給某個引用，對象的引用計數變為 1。如果引用被刪除，對象的引用計數為 0，那麼該對象就可以被垃圾回收。不過如果出現循環引用的話，引用計數機制就不再起有效的作用了
2. 標記清除
如果兩個對象的引用計數都為 1，但是僅僅存在他們之間的循環引用，那麼這兩個對象都是需要被回收的，也就是說，它們的引用計數雖然表現為非 0，但實際上有效的引用計數為 0。所以先將循環引用摘掉，就會得出這兩個對象的有效計數。
3. 分代回收
從前面「標記-清除」這樣的垃圾收集機制來看，這種垃圾收集機制所帶來的額外操作實際上與系統中總的內存塊的數量是相關的，當需要回收的內存塊越多時，垃圾檢測帶來的額外操作就越多，而垃圾回收帶來的額外操作就越少；反之，當需回收的內存塊越少時，垃圾檢測就將比垃圾回收帶來更少的額外操作。
J. 如何在python中使用時間限制進行緩存
可以試試裝飾器
defcache(fn=None,time_to_live=3600*24):#oneDAYdefault(orwhatever)
ifnotfn:returnfunctools.partial(cache,time_to_live=time_to_live)
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