Python資料儲存

乙個計算機必須能做4件事：

接受輸入

產生輸出

儲存資料

執行計算

程式中的變數存放在記憶體中，可以快速的進行訪問，而像資料檔案這樣的資料一般很大存放在硬碟中，訪問速度很慢。下面顯示的是記憶體中的儲存情況，乙個格仔是乙個byte,發現短整型資料佔乙個byte,strings的每乙個字元佔乙個byte。利用id(my_var)可以獲取到該變數的記憶體位址。

'''

前面提到的乙個短整型資料佔乙個byte，乙個字串的每乙個字元佔乙個記憶體，這是針對低階程式語言，比如c，它與記憶體的顯示的進行互動，當可以直接申請乙個長度的byte給乙個變數，這樣對計算機系統抽象化不夠好。而python這樣的高階程式語言，它能夠快速輕鬆的表達邏輯，那麼這種方便也帶來了一些代價，就是記憶體的利用率沒有c的高，python的strings和interger都儲存為str何int類的物件。

低階程式語言有精確的記憶體管理以及在機器級別的優化。高階程式語言對於做任務來說很方便，因為他不需要知道內部優化，因為沒有記憶體的限制。對於很多任務來說，記憶體並不是最需要關心的事情，高階程式語言需要最大限度地提高開發人員的生產力。

很明顯，python的**更為簡單，而c首先**很長，其次還需要預先獲取乙個內來確保這個記憶體大小合適，而在高階語言中是不需要關心這個問題的。

import sys

my_int = 200
size_of_my_int = sys.getsizeof(my_int)
print(size_of_my_int)
int1 = 10
int2 = 100000
str1 = "hello"
str2 = "hi"
int_diff = sys.getsizeof(int1) - sys.getsizeof(int2)
print(int_diff)
str_diff = sys.getsizeof(str1) - sys.getsizeof(str2)
print(str_diff)
'''2803
'''

f = open("list.csv", "r")

list = list(csv.reader(f))

import time

import csv
before_file_read = time.clock()
f = open("list.csv", "r")
list_from_file = list(csv.reader(f))
after_file_read = time.clock()
file_time = after_file_read - before_file_read
print(file_time)
before_string_parse = time.clock()
list_from_string = "1,2,3,4,5,6,7,8,9,10".split(",")
after_string_parse = time.clock()
ram_time = after_string_parse - before_string_parse
print(ram_time)
'''0.00018099999999998673
4.700000000013027e-05
'''

python資料儲存

csv以逗號分隔，但是我發現我寫的檔案裡出現多列跟逗號沒關係，就算去除了逗號也還是一樣。usr bin env python coding utf8 time 2019 5 18 13 39 author 17976 file piplines.py description import re im...

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