一个减少多进程下python内存占用的小技巧
在python中如果要使用fork或者multiprocess来做多进程，假如import的库很多或者很大，例如wxpython，查看各进程的内存占用你会发现两个进程的内存占用基本上相同，换句话说，如果第二个进程根本不需要用到wx的内容，它也会被加载到内存当中去。就拿wx来做例子，没有import t wx占用大概8M+内存，一旦import wx，内存马上飚升到27M+，如此一来，两个进程就要占50m+。以上数据这只是对一个很小的python程序而言，要是一个需要导入很多库文件的程序，那情况可就不一样了。
经过几番尝试，笔者找到用__import__，在运行时再入库的方法。其实是非常简单的，例如以下例子：
from multiprocessing.managers import BaseManager
from multiprocessing import freeze_support
import os
class MyManager(BaseManager):
pass
global manager
if __name__ == '__main__':
freeze_support()
manager = MyManager()
switch = __import__("myclass",globals(),locals())
manager.register("C", myclass.C)
manager.start()
gui = __import__("mygui", globals(),locals())
mygui.manager = manager
app = mygui.MyApp(0)
app.MainLoop()
manager.shutdown()
os._exit(0)
这样就可以避免两个进程加载不必要的库而早成内存的浪费。
相关文档：
为了选择一个合适的脚本语言学习，今天查了不少有关Perl，Python，Ruby，Javascript的东西，可是发现各大阵营的人都在吹捧自己喜欢的语言，不过最没有争议的应该是Javascript现阶段还不适合用来做独立开发，它的天下还是在web应用上。 我主要是想做数据挖掘算法的研究，应该会处理大量的文本。提到文本处理，相信大部分人 ......
#关于回调功能的测试
#Functor是这种回调功能的关键对象
class Functor:
"""Simple functor class."""
def __init__( self, fn, *args ):
self.fn = fn
......
一些综合的信息
Python
里，缩进很重要。没有尖括号不要紧，
Python
根据缩进来分割语句块。
参数不需要定义，可以直接使用。
Help(var)
查看
var
的帮助。
Var
可以为任何东西，函数，模块，类。
Python
中的字符串是不可变的。
Pass
表示空语句块。
# 注释
String
r‘I&rsquo ......
项目需要，刚刚接触python。
今天看书看到a>b==c ，a,b,c为integer
在C/C++/C#中，a>b为boolean,不可与integer比较相等
但python a>b==c等效于((a>b)&&(b==c))
在python中的写法是a>b and b==c ......
在程序中使用配置文件来灵活的配置一些参数是一件很常见的事情，配置文件的解析并不复杂，在python里更是如此，在官方发布的库中就包含有做这件事情
的库，那就是ConfigParser，这里简单的做一些介绍。
ConfigParser解析的配置文件的格式比较象ini的配置文件格式，就是文件中由多个section构成� ......
