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本文转载自微信公众号「Python中语社区」，作家Trauring。转载本文请干系Python中语社区公众号。

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若是您使用 Python 的 NumPy 库，经常是因为您正在责罚占用大宗内存的大型数组。为了减少内存使用，您可能但愿尽量减少无须要的调换项。

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NumPy 有一个内置功能，不错在许多常见情况下透明地实践此操作：内存视图。而且，此功能还不错驻扎数组被垃圾回收，从而导致更高的内存使用率。在某些情况下，它可能会导致无理，数据会以出东谈认识象的风光发生变异。

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为了幸免这些问题，让咱们了解视图的职责旨趣以及对代码的影响。

规划常识：Python 列表

在搜检 NumPy 数组和视图之前，让咱们筹商一个有点相似的数据结构：Python 列表。

运动策略

Python 列表与 NumPy 数组相同，是贯串的内存块。当你对一个 Python 列表进行切良晌，你会获得一个弥散不同的列表，这意味着你正在分派一块新的内存：

>>> 北京赛车娱乐城from psutil import Process >>> Process().memory_info().rss 12247040 >>> list1 = [None] * 1_000_000 >>> Process().memory_info().rss 20463616 >>> list2 = list1[:500_000] >>> Process().memory_info().rss 24580096 

切片列表分派了更多内存。由于第二个列表是一个零丁的副本，若是咱们更变它，这不会影响第一个列表：

>>> list2[0] = "abc" >>> print(list2[0]) abc >>> print(list1[0]) None 

恰当，复制到第二个列表中的数据是指向 Python 对象的指针，而不是对象自己的内容。因此，即使列表自己不同，底层对象仍然在两者之间进行分享。

切良晌 NumPy 数组并不进行复制

NumPy 数组的职责风光不同。因为假定您可能正在责罚绝顶大的数组，是以许多操作不会复制数组，它们仅仅让您搜检原始数组指向的吞并贯串内存块。

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第一个按捺是切片不会分派更多内存，因为它仅仅原始数组的视图：

>>> from psutil import Process >>> import numpy as np >>> arr = np.arange(0, 1_000_000) >>> Process().memory_info().rss 37810176 >>> view = arr[:500_000] >>> Process().memory_info().rss 37810176 

视图对象看起来像一个 500,000 长的 int64 数组，因此若是它是一个新数组，它将分派约莫 4MB 的内存。但它仅仅针对吞并个原始数组的一个视图，是以不需要突出的内存。

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从技能上来说，可能会为视图对象本要素配一小部安分存，但这不错忽略不计，除非您有好多视图对象。在这种情况下，RSS(常驻内存)度量中莫得出现新内存，因为 Python 事先分派了更大的内存块，然后用小的 Python 对象填充这些块。

视图导致内存表示

使用视图的效果之一是您可能会表示内存，而不是节俭内存。这是因为视图不错驻扎原始数组被垃圾回收 - 对通盘数组来说。

假定您一经决定只需要使用大数组的一小部分：

>>> import numpy as np >>> from psutil import Process >>> arr = np.arange(0, 100_000_000) >>> Process().memory_info().rss 830181376 >>> small_slice = arr[:10] >>> del arr >>> Process().memory_info().rss 830111744 

若是这是一个 Python 列表，欧博百家乐投注删除原始对象将开释内存。然则，在这种情况下，即使咱们莫得对数组的径直援用，视图仍然不错起作用，这意味着内存莫得被开释，即使咱们只对其中的一小部分感酷好酷好。

您本体上不错通过视图看望原始数组：

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>>> small_slice array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> small_slice.base array([0, 1, 2, ..., 99999997, 99999998, 99999999]) 

按捺，惟有当咱们删除整个视图时，原始数组的内存才会被开释：

>>> del small_slice >>> Process().memory_info().rss 29642752 

其他更变

使用视图的另一个效果是修改视图会更变原始数组。回念念一下，关于 Python 列表，修改切片按捺不会修改原始列表，因为新对象是一个副本：

>>> l = [1, 2, 3] >>> l2 = l[:] >>> l2[0] = 17 >>> l2 [17, 2, 3] >>> l [1, 2, 3] 

使用 NumPy 视图后，更变视图如实更变了原始对象，它们王人指向吞并个内存地址：

>>> arr = np.array([1, 2, 3]) >>> view = arr[:] >>> view[0] = 17 >>> view array([17,  2,  3]) >>> arr array([17,  2,  3]) 

这个按捺不是咱们念念要的!

由于某些 NumPy API 可能会把柄情况复返视图或副本，因此更有可能发生不测变化。举例，某些切片按捺可能不是视图：

>>> arr = np.array([1, 2, 3]) >>> arr2 = arr[:] >>> arr2.base is arr True >>> arr3 = arr[[True, False, True]] >>> arr3.base is arr False 

更变 arr2 也会更变 arr，但更变 arr3 不会更变 arr。

使用 copy() 进行显式复制

当您不念念援用原始内存时，显式复制允许您创建一个新数组。这关于驻扎更变很灵验，况且在您不念念将原始数组保留在内存中的情况下也很灵验：

>>> arr = np.arange(0, 100_000_000) >>> Process().memory_info().rss 829464576 >>> small_slice = arr[:10].copy() >>> del arr >>> Process().memory_info().rss 29700096 >>> print(small_slice.base) None 

在这种情况下，删除 arr 开释了内存，因为 small_slice 是副本，而不是视图。

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皇冠体育 重心：高效安全地使用视图

鉴于多样 NumPy API 会自动复返视图，您需要在编写代码时筹商它们： 

在文档中恰当 API 是否会复返视图、副本或两者。 若是您念念从内存中断根一个大数组，请确保不仅莫得径直援用它，而且莫得援用它的视图。 若是你要更变一个数组，确保它不会因为它本体上是一个视图而不测更变其他一些数组。 若是您不需要视图，请使用 copy() 要津。

 

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