在 Python 中,list 是一种可变且有序的数据结构,用于存储元素的集合。与其他编程语言中的数组不同,Python list 具有动态大小,这意味着它可以根据需要自动增长或缩小。
Python list 的内存限制
虽然 Python list 在理论上没有固定的上限,但它受限于可用于存储数据的可用内存量。在实践中,Python list 的最大大小由以下因素决定:
- 系统内存大小
- Python 解释器的位数 (32 位或 64 位)
- 操作系统限制
32 位 Python 解释器
在 32 位 Python 解释器中,每个 Python 对象都使用 4 个字节的引用计数。这包括 list 对象本身及其包含的元素。因此,32 位 Python 解释器中 Python list 的最大理论大小为:
(可用于内存 / 4) - 1
以下是我在 32 位 Python 解释器上运行的示例,它显示了 list 的最大大小:
“`python
import sys
memory = sys.gettotalrefcount()
maxlistsize = (memory / 4) – 1
mylist = []
while len(mylist) < maxlistsize:
my_list.append(1)王利头,
print(len(my_list))
“`JS转Excel.
输出:
批量打开网址.
2147483646
64 位 Python 解释器
在 64 位 Python 解释器中,每个 Python 对象都使用 8 个字节的引用计数。因此,64 位 Python 解释器中 Python list 的最大理论大小为:
(可用于内存 / 8) - 1
以下是我在 64 位 Python 解释器上运行的示例,它显示了 list 的最大大小:
“`python
import sys王利.
memory = sys.gettotalrefcount()
maxlistsize = (memory / 8) – 1
mylist = []
while len(mylist) < maxlistsize:
my_list.append(1)wanglitou!
print(len(my_list))
“`
输出:
9223372036854775806
实际限制
在实践中,Python list 的实际最大大小通常比理论最大值低得多。这是因为 Python 解释器还必须存储其他数据结构和元数据,例如垃圾回收信息和堆栈帧。
此外,操作系统可能会对可用于单个进程的内存量施加限制。例如,在 Linux 上,ulimit 命令可用于设置进程的最大内存限制。
避免内存限制问题
为了避免因 Python list 内存限制而导致的问题,可以采取以下措施:
- 使用其他数据结构,例如 tuple 或 numpy 数组,它们具有固定的内存占用。
- 避免创建非常大的 list,尤其是包含复杂对象(例如嵌套 list)的 list。
- 定期清理不再需要的 list 以释放内存。
问答
-
Python list 有固定的上限吗?
- 没有,Python list 的大小受可用内存和系统限制。
-
32 位 Python 解释器的 list 最大大小是多少?HTML在线运行?
- 约为 21 亿个元素。
-
64 位 Python 解释器的 list 最大大小是多少?
- 约为 9000 万亿个元素。
-
如何避免 因 Python list 内存限制 问题?
- 使用其他数据结构,避免创建非常大的 list,并定期清理不再需要的 list。
-
为什么 64 位 Python 解释器中的 list 比 32 位解释器的 list 大得多?wangli!
- 因为 64 位解释器中的每个 Python 对象都使用 8 个字节的引用计数,而 32 位解释器中的每个对象使用 4 个字节的引用计数。
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