有关wxpython pyqt内存占用问题分析

一直觉得wxpython占用内存比较多,在工作中写的一些小程序应用,一对比其它的小程序,发现内存相差确实有点大。

测试了下QT框架

代码如下:

import sys,time
from PyQt4 import QtCore, QtGui
#import wx
if __name__ == "__main__":
while True:
time.sleep(1)

只载入了框架,内存占用就有明显差别。
载入wx的时候一般在20M左右,我写的几个应用也差不多是这么多,所以占用内存多的主要是框架,程序实际占用的大概只有几M左右。
载入pyqt大概在9M左右,具体应用中没做过测试。
看来以后还是可以尝试下QT框架的开发,而且还有Designer。

(0)

相关推荐

  • Python中使用MELIAE分析程序内存占用实例

    写的dht协议搜索的程序,这几天优化了一下发现速度确实快了好多.但是出现了一个新的问题,内存直接飙升,我开了十个爬虫占用内存800m.开始我以为是节点太多了,找了几个小问题修改一下,发现没用.后来就到网上查找python内存分析的工具,查了一点资料发现python有个meliae库操作非常方便,就使用分析了一下,发现不是节点太多的原因0 0,是保存发送的t_id,用来标示返回的消息是那个发出的一个字典过大了. 从分析的结果非常容易的定位了某个对象的数量和大小,非常容易分析.我开始以为是因为好多发

  • 10种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法

    在运行复杂的Python程序时,执行时间会很长,这时也许想提高程序的执行效率.但该怎么做呢? 首先,要有个工具能够检测代码中的瓶颈,例如,找到哪一部分执行时间比较长.接着,就针对这一部分进行优化. 同时,还需要控制内存和CPU的使用,这样可以在另一方面优化代码. 因此,在这篇文章中我将介绍7个不同的Python工具,来检查代码中函数的执行时间以及内存和CPU的使用. 1. 使用装饰器来衡量函数执行时间 有一个简单方法,那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间,并输出结果: import time

  • 浅谈Python 对象内存占用

    一切皆是对象 在 Python 一切皆是对象,包括所有类型的常量与变量,整型,布尔型,甚至函数. 参见stackoverflow上的一个问题 Is everything an object in python like ruby 代码中即可以验证: # everythin in python is object def fuction(): return print isinstance(True, object) print isinstance(0, object) print isinst

  • 有关wxpython pyqt内存占用问题分析

    一直觉得wxpython占用内存比较多,在工作中写的一些小程序应用,一对比其它的小程序,发现内存相差确实有点大. 测试了下QT框架 复制代码 代码如下: import sys,timefrom PyQt4 import QtCore, QtGui#import wxif __name__ == "__main__":while True:time.sleep(1) 只载入了框架,内存占用就有明显差别.载入wx的时候一般在20M左右,我写的几个应用也差不多是这么多,所以占用内存多的主要是

  • 由static_cast和dynamic_cast到C++对象占用内存的全面分析

    static_cast和dynamic_cast是C++的类型转换操作符.编译器隐式执行的任何类型转换都可以由static_cast显式完成,即父类和子类之间也可以利用static_cast进行转换.而dynamic_cast只能用于类之间的转换.那么dynamic_cast的存在还有什么意义呢?因为dynamic_cast提供了一个重要的特性:运行时类型检查来保证转换的安全性. 用static_cast转换存在的危险 我们知道,一个基类指针不需要进行明确的转换操作,就可以指向基类对象或者派生类

  • python memory_profiler库生成器和迭代器内存占用的时间分析

    不进行计算时,生成器和list空间占用 import time from memory_profiler import profile @profile(precision=4) def list_fun(): start = time.time() total = ([i for i in range(5000000)]) print('iter_spend_time:',time.time()-start) @profile(precision=4) def gent_func(): gen

  • PHP查询MySQL大量数据的时候内存占用分析

    昨天, 有同事在PHP讨论群里提到, 他做的一个项目由于MySQL查询返回的结果太多(达10万条), 从而导致PHP内存不够用. 所以, 他问, 在执行下面的代码遍历返回的MySQL结果之前, 数据是否已经在内存中了? - 复制代码 代码如下: while ($row = mysql_fetch_assoc($result)) { // ... } 当然, 这种问题有许多优化的方法. 不过, 就这个问题来讲, 我首先想到, MySQL是经典的C/S(Client/Server, 客户端/服务器)

  • 优化SQL Server的内存占用之执行缓存

    首先说明一下SQL Server内存占用由哪几部分组成.SQL Server占用的内存主要由三部分组成:数据缓存(Data Buffer).执行缓存(Procedure Cache).以及SQL Server引擎程序.SQL Server引擎程序所占用缓存一般相对变化不大,则我们进行内存调优的主要着眼点在数据缓存和执行缓存的控制上.本文主要介绍一下执行缓存的调优.数据缓存的调优将在另外的文章中介绍. 对于减少执行缓存的占用,主要可以通过使用参数化查询减少内存占用. 1.使用参数化查询减少执行缓存

  • 深入java内存查看与分析详解

    1:gc日志输出在jvm启动参数中加入 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimestamps -XX:+PrintGCApplicationStopedTime,jvm将会按照这些参数顺序输出gc概要信息,详细信息,gc时间信息,gc造成的应用暂停时间.如果在刚才的参数后面加入参数 -Xloggc:文件路径,gc信息将会输出到指定的文件中.其他参数还有-verbose:gc和-XX:+PrintTenuringDistribution等.

  • Linux系统下利用C程序输出某进程的内存占用信息

    前言 大家应该都遇到过一种情况,在实际工作中有时需要程序打印出某个进程的内存占用情况以作参考, 下面介绍一种通过Linux下的伪文件系统 /proc 计算某进程内存占用的程序实现方法.下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 实现分析 首先, 为什么会有所谓的 伪文件 呢. Linux系统的文件类型大致可分为三类: 普通文件, 目录文件和伪文件. 伪文件不是用来存储数据的, 因此这些文件不占用磁盘空间, 只是存在于内存中. /proc 让你可以与内核内部数据进行交互, 获取有关进程的有用信息.

  • python获取系统内存占用信息的实例方法

    psutil是一个跨平台库(http://code.google.com/p/psutil/),能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU.内存.磁盘.网络等)信息.它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理.它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps.top.lsof.netstat.ifconfig.who.df.kill.free.nice.ionice.iostat.iotop.uptime.pidof.tty.taskset.pmap等.目前支持32位和64位的Li

  • docker 查看jvm内存占用方式

    一.进入docker容器的宿主机,查看运行指定镜像的容器id(结果的第一列): docker ps | grep myImageName(或docker ps | grep java) 二.进入容器内部: docker exec -it containerId sh 三.直接输入top命令: top 可看到基本的容器占用的信息:pid.vsz.cpu.command等.(ctrl+c 或 q,退出top) 四.查看更具体的jvm内存占用: top -m 其中,vsz:Virtual Memory

随机推荐