Kapitel 11. Weniger RAM verwenden
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Wir denken selten darüber nach, wie viel Arbeitsspeicher wir verbrauchen, bis er uns ausgeht. Wenn dir der Speicherplatz ausgeht, während du deinen Code skalierst, kann das zu einem plötzlichen Hindernis werden. Mehr Arbeitsspeicher bedeutet, dass weniger Rechner verwaltet werden müssen, und es gibt dir die Möglichkeit, Kapazitäten für größere Projekte zu planen. Wenn du weißt, warum der Arbeitsspeicher verbraucht wird, und dir überlegst, wie du diese knappe Ressource effizienter nutzen kannst, kannst du mit Skalierungsproblemen umgehen. Wir werden den Memory Profiler und die IPython Memory Usage Tools verwenden, um die tatsächliche RAM-Nutzung zu messen, sowie einige Tools, die Objekte untersuchen, um herauszufinden, wie viel RAM sie verwenden.
Eine weitere Möglichkeit, Arbeitsspeicher zu sparen, ist die Verwendung von Containern, die Merkmale in deinen Daten zur Komprimierung nutzen. In diesem Kapitel sehen wir uns ein Trie (geordnete Baumdatenstrukturen) und einen ...
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