python 如何查看class实际创建之后占用内存大小

要查看实际创建的类占用的内存大小，你可以使用Python标准库中的tracemalloc模块。这个模块可以在Python程序运行时跟踪内存分配和释放，并提供了详细的内存使用信息。

下面是一个示例代码，展示如何使用tracemalloc模块来查看实际创建的类占用的内存大小：

import tracemalloc

class MyClass:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

tracemalloc.start()

# 创建一个 MyClass 实例
obj = MyClass(10, 20)

# 显示当前的内存占用情况
current, peak = tracemalloc.get_traced_memory()
print(f"Current memory usage is {current / 10**6}MB; Peak was {peak / 10**6}MB")

tracemalloc.stop()

这个代码会创建一个 MyClass 实例，并使用tracemalloc模块来跟踪内存分配和释放。然后，它会显示当前内存使用情况和峰值内存使用情况。请注意，在使用tracemalloc模块时，你应该在程序结束前调用stop()函数来停止跟踪内存使用情况。

需要注意的是，这种方式只是提供了一个相对精确的估计值，因为Python解释器的内存管理机制是复杂的，可能会有一些额外的内存开销，比如垃圾回收等。

相关问题

使用python简单实现布隆过滤器

### 回答1：
好的，以下是一个简单的Python实现布隆过滤器的例子：

import mmh3
from bitarray import bitarray

class BloomFilter:
    
    def __init__(self, size, hash_count):
        self.size = size
        self.hash_count = hash_count
        self.bit_array = bitarray(size)
        self.bit_array.setall(0)
        
    def add(self, string):
        for seed in range(self.hash_count):
            result = mmh3.hash(string, seed) % self.size
            self.bit_array[result] = 1
            
    def lookup(self, string):
        for seed in range(self.hash_count):
            result = mmh3.hash(string, seed) % self.size
            if self.bit_array[result] == 0:
                return "Nope"
        return "Probably"

上面的代码中，我们用到了 `mmh3` 和 `bitarray` 两个包。 `mmh3` 包用来生成hash值， `bitarray` 包用来创建位数组。在 `__init__` 方法中，我们传入两个参数 `size` 和 `hash_count`，分别代表位数组大小和hash函数个数。在 `add` 方法中，我们为每个字符串生成 `hash_count` 个hash值，并将对应的位数组位置设为1。在 `lookup` 方法中，我们同样为字符串生成 `hash_count` 个hash值，并检查对应的位数组位置是否都为1，如果有任何一个位置为0，就说明该字符串不在集合中。

下面是一个例子，演示如何使用布隆过滤器：

bf = BloomFilter(500000, 7)
words = ['hello', 'world', 'foo', 'bar', 'baz']
for word in words:
    bf.add(word)

print(bf.lookup('hello')) # Probably
print(bf.lookup('foobar')) # Nope

在上面的例子中，我们创建了一个布隆过滤器，设置位数组大小为500000，hash函数个数为7。然后，我们将一些单词添加到集合中，并使用 `lookup` 方法检查某些单词是否在集合中。

### 回答2：
布隆过滤器是一种概率型的数据结构，主要用于快速判断一个元素是否在集合中。它基于哈希函数，并使用位数组来表示集合中的元素。

使用Python简单实现布隆过滤器的步骤如下：

1. 首先，我们需要导入所需的库。在Python中，有许多哈希函数可供选择，这里我们使用内置的哈希函数 hashlib。

2. 然后，我们需要定义一个布隆过滤器类。在这个类中，我们需要初始化一个位数组，以及一些哈希函数的数量。

3. 接下来，我们需要定义添加元素的方法。对于每个要添加的元素，我们使用哈希函数生成一系列的哈希值，并将对应的位数组位置设置为1。

4. 然后，我们需要定义判断元素是否存在的方法。对于每个要判断的元素，我们同样使用哈希函数生成一系列的哈希值，并检查对应的位数组位置是否都为1。如果有任何一个位置不为1，则说明元素不在集合中；如果都为1，则说明元素可能在集合中，继续下一步的误判判断。

5. 最后，我们需要定义一个误判率的方法。误判率是指当一个元素不存在时，布隆过滤器判断其存在的概率。这个概率与位数组的长度和哈希函数的个数有关。

以下是一个简单的实现示例：

import hashlib

class BloomFilter:
    def __init__(self, size, hash_num):
        self.size = size
        self.bit_array = [0] * size
        self.hash_num = hash_num

    def add(self, item):
        for i in range(self.hash_num):
            index = int(hashlib.md5(item.encode() + str(i).encode()).hexdigest(), 16) % self.size
            self.bit_array[index] = 1

    def contains(self, item):
        for i in range(self.hash_num):
            index = int(hashlib.md5(item.encode() + str(i).encode()).hexdigest(), 16) % self.size
            if self.bit_array[index] == 0:
                return False
        return True

    def false_positive_rate(self):
        return (1 - (1 - 1/self.size)**(self.hash_num*self.size))**self.hash_num

# 测试代码
bloom_filter = BloomFilter(100, 3)
bloom_filter.add("apple")
bloom_filter.add("orange")
bloom_filter.add("banana")
print(bloom_filter.contains("apple"))  # True
print(bloom_filter.contains("watermelon"))  # False
print(bloom_filter.false_positive_rate())  # 0.000125

在这个示例中，我们定义了一个位数组长度为100的布隆过滤器，并使用了3个哈希函数。我们添加了三个水果名称，并测试了布隆过滤器的contains方法和误判率方法。在实际使用中，可以根据需要调整位数组长度和哈希函数的个数来平衡误判率和内存占用。

### 回答3：
布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于集合中。它利用位数组（bitmap）和一系列哈希函数实现。

在Python中，我们可以使用bitarray库来实现布隆过滤器。

首先，我们需要安装bitarray库，可以使用以下命令进行安装：
pip install bitarray

然后，我们可以按照以下步骤使用Python实现一个简单的布隆过滤器：

1. 导入bitarray库，并创建一个指定大小的bitarray对象：
import bitarray
class BloomFilter:
def __init__(self, size):
self.bit_array = bitarray.bitarray(size)
self.bit_array.setall(0)

2. 定义一系列哈希函数，用于将元素映射到位数组的位置：
import hashlib
def hash_function(self, item):
hash1 = int(hashlib.md5(item.encode()).hexdigest(), 16)
hash2 = int(hashlib.sha1(item.encode()).hexdigest(), 16)
hash3 = int(hashlib.sha256(item.encode()).hexdigest(), 16)
return [hash1 % len(self.bit_array),
hash2 % len(self.bit_array),
hash3 % len(self.bit_array)]

3. 定义插入元素的方法：
def add(self, item):
for index in self.hash_function(item):
self.bit_array[index] = 1

4. 定义判断元素是否存在的方法：
def contains(self, item):
for index in self.hash_function(item):
if self.bit_array[index] == 0:
return False
return True

使用布隆过滤器时，可以先创建一个BloomFilter对象，然后通过add方法将元素插入过滤器中，最后通过contains方法判断元素是否存在于过滤器中。

这是一个简单的布隆过滤器的Python实现，可以用于判断元素的存在性。需要注意的是，布隆过滤器的误判率是非零的，因此在判断元素是否存在时，可能会存在一定的错误率。

使用python将视频文件保存到百度网盘文件夹,文件夹怎么设置限制内存,存满了自动删除前面新增的

在Python中，你可以使用第三方库如`pyuptool`或`baidupan`来上传视频文件到百度网盘，并结合`watchdog`库监控文件夹的变化。不过，百度网盘本身并不提供直接的API来控制文件夹容量或者自删除功能，因此你需要通过两个步骤来实现这个需求：

1. **上传视频文件**:
首先，安装必要的库：

   pip install pyuptool baidupan watchdog

然后，创建一个脚本，使用`BaiduUptoken`登录并上传文件：

   from pyuptool import BaiduUptoken
   def upload_video(video_path, folder_name):
       token = BaiduUptoken('your_up_token')  # 用实际的百度网盘token替换
       baidu_client = token.get.baidu()
       baidu_client.upload(video_path, f'{folder_name}/{video_path.split("/")[-1]}')

   # 替换video_path为你想要上传的视频路径，folder_name是你想保存的文件夹名
   upload_video('path_to_your_video.mp4', 'my_folder')

2. **监控并清理文件夹**:
使用`watchdog`库可以监听文件夹变化。当文件夹满时，可以编写一个函数来删除最早添加的文件。这需要定期检查文件夹大小并触发删除操作：

   from watchdog.observers import Observer
   from watchdog.events import FileSystemEventHandler
   class SizeHandler(FileSystemEventHandler):
       def __init__(self, max_size, delete_first=True):
           self.max_size = max_size
           self.delete_first = delete_first
           self.previous_size = 0

       def on_modified(self, event):
           if isinstance(event.src_path, str) and event.src_path.endswith('.mp4'):  # 只处理视频文件
               current_size = os.path.getsize(event.src_path)
               total_size = self.get_total_folder_size('my_folder')
               if total_size > self.max_size:
                   if self.delete_first:
                       oldest_file = self.find_oldest_file('my_folder')
                       if oldest_file:
                           os.remove(oldest_file)
                   # 更新当前总大小，防止频繁触发删除
                   self.previous_size = total_size

   def get_total_folder_size(folder_path):
       # 实现计算指定文件夹大小的函数
       pass

   def find_oldest_file(folder_path):
       # 实现找出文件夹中最旧文件的函数
       pass

   observer = Observer()
   event_handler = SizeHandler(max_size=your_max_size_in_bytes, delete_first=True)  # 设置最大容量
   observer.schedule(event_handler, path='my_folder', recursive=True)
   observer.start()

   try:
       while True:
           time.sleep(60)  # 每分钟检查一次
   except KeyboardInterrupt:
       observer.stop()
   observer.join()

记得在上述代码中替换`your_up_token`、`your_max_size_in_bytes`以及相关的辅助函数实现。