పైథాన్ మెమరీ నిర్వహణ, దాని మెమరీ పూల్ ఆర్కిటెక్చర్, చిన్న వస్తువుల కేటాయింపును ఆప్టిమైజ్ చేసి, పనితీరును మెరుగుపరచడంలో దాని పాత్రపై లోతైన పరిశీలన.
పైథాన్ మెమరీ పూల్ ఆర్కిటెక్చర్: చిన్న ఆబ్జెక్ట్ కేటాయింపు ఆప్టిమైజేషన్
ఉపయోగించడానికి సులభమైన మరియు బహుముఖమైనదిగా ప్రసిద్ధి చెందిన పైథాన్, సమర్థవంతమైన వనరుల వినియోగాన్ని నిర్ధారించడానికి అధునాతన మెమరీ నిర్వహణ పద్ధతులపై ఆధారపడుతుంది. ఈ వ్యవస్థలోని ప్రధాన భాగాలలో ఒకటి మెమరీ పూల్ ఆర్కిటెక్చర్, ఇది చిన్న వస్తువుల కేటాయింపు మరియు డీకేటాయింపును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడింది. ఈ వ్యాసం పైథాన్ మెమరీ పూల్ యొక్క అంతర్గత పనితీరును, దాని నిర్మాణం, యంత్రాంగాలు మరియు అది అందించే పనితీరు ప్రయోజనాలను అన్వేషిస్తుంది.
పైథాన్‌లో మెమరీ నిర్వహణను అర్థం చేసుకోవడం
మెమరీ పూల్ యొక్క వివరాలలోకి వెళ్ళే ముందు, పైథాన్‌లో మెమరీ నిర్వహణ యొక్క విస్తృత సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. పైథాన్ మెమరీని స్వయంచాలకంగా నిర్వహించడానికి రిఫరెన్స్ కౌంటింగ్ మరియు గార్బేజ్ కలెక్టర్ కలయికను ఉపయోగిస్తుంది. రిఫరెన్స్ కౌంటింగ్ వస్తువుల రిఫరెన్స్ కౌంట్ సున్నకు పడిపోయినప్పుడు వాటిని తక్షణమే డీకేటాయస్తే, గార్బేజ్ కలెక్టర్ రిఫరెన్స్ కౌంటింగ్ ఒక్కటే పరిష్కరించలేని సైక్లిక్ రిఫరెన్స్‌లను నిర్వహిస్తుంది.
పైథాన్ యొక్క మెమరీ నిర్వహణ ప్రధానంగా CPython అమలు ద్వారా నిర్వహించబడుతుంది, ఇది భాష యొక్క అత్యంత విస్తృతంగా ఉపయోగించబడే అమలు. పైథాన్ ఆబ్జెక్ట్‌లకు అవసరమైన విధంగా మెమరీ బ్లాక్‌లను కేటాయించడానికి మరియు విడిపించడానికి CPython యొక్క మెమరీ కేటాయకం బాధ్యత వహిస్తుంది.
రిఫరెన్స్ కౌంటింగ్
పైథాన్‌లోని ప్రతి వస్తువుకు ఒక రిఫరెన్స్ కౌంట్ ఉంటుంది, ఇది ఆ వస్తువుకు ఎన్ని రిఫరెన్స్‌లు ఉన్నాయో ట్రాక్ చేస్తుంది. రిఫరెన్స్ కౌంట్ సున్నకు పడిపోయినప్పుడు, ఆ వస్తువు వెంటనే డీకేటాయించబడుతుంది. ఈ తక్షణ డీకేటాయింపు రిఫరెన్స్ కౌంటింగ్ యొక్క ముఖ్యమైన ప్రయోజనం.
ఉదాహరణ:
import sys\n\na = [1, 2, 3]\n\nprint(sys.getrefcount(a)) # Output: 2 (one from 'a', and one from getrefcount itself)\n\nb = a\nprint(sys.getrefcount(a)) # Output: 3\n\ndel a\nprint(sys.getrefcount(b)) # Output: 2\n\ndel b\n# The object is now deallocated as the reference count is 0\n
గార్బేజ్ కలెక్షన్
రిఫరెన్స్ కౌంటింగ్ అనేక వస్తువులకు ప్రభావవంతంగా ఉన్నప్పటికీ, అది సైక్లిక్ రిఫరెన్స్‌లను నిర్వహించదు. సైక్లిక్ రిఫరెన్స్‌లు రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ వస్తువులు ఒకదానికొకటి రిఫరెన్స్ చేసుకున్నప్పుడు సంభవిస్తాయి, ఇది వాటి రిఫరెన్స్ కౌంట్లు సున్నకు చేరకుండా నిరోధించే ఒక చక్రాన్ని సృష్టిస్తుంది, అవి ప్రోగ్రామ్ నుండి ఇకపై అందుబాటులో లేనప్పటికీ.
పైథాన్ యొక్క గార్బేజ్ కలెక్టర్ కాలానుగుణంగా అటువంటి చక్రాల కోసం ఆబ్జెక్ట్ గ్రాఫ్‌ను స్కాన్ చేసి వాటిని విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది, అందుబాటులో లేని వస్తువులను డీకేటాయించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ రూట్ ఆబ్జెక్ట్‌ల (ప్రోగ్రామ్ యొక్క గ్లోబల్ స్కోప్ నుండి నేరుగా అందుబాటులో ఉండే వస్తువులు) నుండి రిఫరెన్స్‌లను గుర్తించడం ద్వారా అందుబాటులో లేని వస్తువులను గుర్తించడం జరుగుతుంది.
ఉదాహరణ:
import gc\n\nclass Node:\n def __init__(self):\n self.next = None\n\na = Node()\nb = Node()\n\na.next = b\nb.next = a # Cyclic reference\n\ndel a\ndel b # The objects are still in memory due to the cyclic reference\n\ngc.collect() # Manually trigger garbage collection\n
మెమరీ పూల్ ఆర్కిటెక్చర్ అవసరం
ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ అందించే ప్రామాణిక మెమరీ కేటాయకాలు (ఉదాహరణకు, Cలో malloc) సాధారణ ప్రయోజనాలకు చెందినవి మరియు వివిధ పరిమాణాల కేటాయింపులను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. అయితే, పైథాన్ తరచుగా పెద్ద సంఖ్యలో చిన్న వస్తువులను, అంటే పూర్ణాంకాలు, స్ట్రింగ్‌లు మరియు టపుల్స్‌ను సృష్టిస్తుంది మరియు నాశనం చేస్తుంది. ఈ చిన్న వస్తువుల కోసం సాధారణ ప్రయోజన కేటాయకాన్ని ఉపయోగించడం వలన అనేక సమస్యలు తలెత్తవచ్చు:
- పనితీరు ఓవర్‌హెడ్: సాధారణ ప్రయోజన కేటాయకాలు తరచుగా మెటాడేటా నిర్వహణ, లాకింగ్ మరియు ఖాళీ బ్లాక్‌ల కోసం శోధన పరంగా గణనీయమైన ఓవర్‌హెడ్‌ను కలిగి ఉంటాయి. పైథాన్‌లో చాలా తరచుగా జరిగే చిన్న ఆబ్జెక్ట్ కేటాయింపులకు ఈ ఓవర్‌హెడ్ గణనీయంగా ఉంటుంది.
- మెమరీ ఫ్రాగ్మెంటేషన్: వివిధ పరిమాణాల మెమరీ బ్లాక్‌ల పదేపదే కేటాయింపు మరియు డీకేటాయింపు మెమరీ ఫ్రాగ్మెంటేషన్‌కు దారితీయవచ్చు. చిన్న, ఉపయోగించలేని మెమరీ బ్లాక్‌లు హీప్‌లో చెల్లాచెదురుగా ఉన్నప్పుడు ఫ్రాగ్మెంటేషన్ సంభవిస్తుంది, పెద్ద కేటాయింపుల కోసం అందుబాటులో ఉండే నిరంతరాయ మెమరీ మొత్తాన్ని తగ్గిస్తుంది.
- కాష్ మిస్సెస్: సాధారణ ప్రయోజన కేటాయకం ద్వారా కేటాయించబడిన వస్తువులు మెమరీ అంతటా చెల్లాచెదురుగా ఉండవచ్చు, సంబంధిత వస్తువులను యాక్సెస్ చేస్తున్నప్పుడు కాష్ మిస్సెస్ పెరగడానికి దారితీస్తుంది. CPU వేగవంతమైన కాష్ బదులుగా ప్రధాన మెమరీ నుండి డేటాను తిరిగి పొందవలసి వచ్చినప్పుడు కాష్ మిస్సెస్ సంభవిస్తాయి, ఇది అమలును గణనీయంగా నెమ్మదిస్తుంది.
ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి, పైథాన్ చిన్న వస్తువులను సమర్ధవంతంగా కేటాయించడానికి ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన ప్రత్యేక మెమరీ పూల్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను అమలు చేస్తుంది. పైమల్లోక్ (pymalloc) అని పిలువబడే ఈ ఆర్కిటెక్చర్, కేటాయింపు ఓవర్‌హెడ్‌ను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది, మెమరీ ఫ్రాగ్మెంటేషన్‌ను తగ్గిస్తుంది మరియు కాష్ లోకాలిటీని మెరుగుపరుస్తుంది.
పైమల్లోక్‌కు పరిచయం: పైథాన్ మెమరీ పూల్ కేటాయకం
పైమల్లోక్ (Pymalloc) అనేది చిన్న వస్తువుల కోసం పైథాన్ యొక్క అంకితమైన మెమరీ కేటాయకం, సాధారణంగా 512 బైట్ల కంటే చిన్నవి. ఇది CPython యొక్క మెమరీ నిర్వహణ వ్యవస్థలో ఒక కీలక భాగం మరియు పైథాన్ ప్రోగ్రామ్‌ల పనితీరులో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. పైమల్లోక్ పెద్ద మెమరీ బ్లాక్‌లను ముందుగా కేటాయించడం ద్వారా మరియు ఆపై ఈ బ్లాక్‌లను చిన్న, స్థిర పరిమాణ మెమరీ పూల్స్‌గా విభజించడం ద్వారా పనిచేస్తుంది.
పైమల్లోక్ యొక్క ముఖ్య భాగాలు
పైమల్లోక్ (Pymalloc) యొక్క ఆర్కిటెక్చర్ అనేక ముఖ్య భాగాలను కలిగి ఉంటుంది:
- అరేనాలు (Arenas): అరేనాలు అనేవి పైమల్లోక్ నిర్వహించే మెమరీ యొక్క అతి పెద్ద యూనిట్లు. ప్రతి అరేనా 256KB పరిమాణం గల ఒక నిరంతరాయ మెమరీ బ్లాక్. అరేనాలు ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ యొక్క మెమరీ కేటాయకాన్ని (ఉదాహరణకు,
malloc) ఉపయోగించి కేటాయించబడతాయి. - పూల్స్ (Pools): ప్రతి అరేనా పూల్స్ సమితిగా విభజించబడుతుంది. ఒక పూల్ 4KB (ఒక పేజీ) పరిమాణం గల చిన్న మెమరీ బ్లాక్. పూల్స్ నిర్దిష్ట పరిమాణ తరగతి బ్లాక్‌లుగా మరింత విభజించబడతాయి.
- బ్లాక్స్ (Blocks): బ్లాక్స్ అనేవి పైమల్లోక్ కేటాయించిన మెమరీ యొక్క అతి చిన్న యూనిట్లు. ప్రతి పూల్ ఒకే పరిమాణ తరగతి బ్లాక్‌లను కలిగి ఉంటుంది. పరిమాణ తరగతులు 8 బైట్ల నుండి 512 బైట్ల వరకు, 8 బైట్ల ఇంక్రిమెంట్లలో ఉంటాయి.
రేఖాచిత్రం:
\nArena (256KB)\n └── Pools (4KB each)\n └── Blocks (8 bytes to 512 bytes, all the same size within a pool)\n
పైమల్లోక్ ఎలా పనిచేస్తుంది
పైథాన్‌కు చిన్న వస్తువు (512 బైట్ల కంటే చిన్నది) కోసం మెమరీని కేటాయించాల్సిన అవసరం వచ్చినప్పుడు, అది ముందుగా తగిన పరిమాణ తరగతి పూల్‌లో ఖాళీ బ్లాక్ అందుబాటులో ఉందో లేదో తనిఖీ చేస్తుంది. ఖాళీ బ్లాక్ దొరికితే, అది కాల్ చేసిన వారికి తిరిగి ఇవ్వబడుతుంది. ప్రస్తుత పూల్‌లో ఖాళీ బ్లాక్ లేకపోతే, పైమల్లోక్ అదే అరేనాలో అవసరమైన పరిమాణ తరగతి యొక్క ఖాళీ బ్లాక్‌లను కలిగి ఉన్న మరొక పూల్ ఉందో లేదో తనిఖీ చేస్తుంది. అలా అయితే, ఆ పూల్ నుండి ఒక బ్లాక్ తీసుకోబడుతుంది.
ఏదైనా ప్రస్తుత పూల్‌లో ఖాళీ బ్లాక్‌లు అందుబాటులో లేకపోతే, పైమల్లోక్ ప్రస్తుత అరేనాలో కొత్త పూల్‌ను సృష్టించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. అరేనాలో తగినంత స్థలం ఉంటే, ఒక కొత్త పూల్ సృష్టించబడుతుంది మరియు అవసరమైన పరిమాణ తరగతి బ్లాక్‌లుగా విభజించబడుతుంది. అరేనా నిండిపోతే, పైమల్లోక్ ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ నుండి కొత్త అరేనాను కేటాయించి, ప్రక్రియను పునరావృతం చేస్తుంది.
ఒక వస్తువు డీకేటాయించబడినప్పుడు, దాని మెమరీ బ్లాక్ అది కేటాయించబడిన పూల్‌కు తిరిగి ఇవ్వబడుతుంది. ఆ బ్లాక్ అప్పుడు ఖాళీగా గుర్తించబడుతుంది మరియు అదే పరిమాణ తరగతి వస్తువుల తదుపరి కేటాయింపుల కోసం తిరిగి ఉపయోగించబడుతుంది.
పరిమాణ తరగతులు మరియు కేటాయింపు వ్యూహం
పైమల్లోక్ (Pymalloc) వస్తువులను వాటి పరిమాణం ఆధారంగా వర్గీకరించడానికి ముందుగా నిర్వచించిన పరిమాణ తరగతుల సమితిని ఉపయోగిస్తుంది. పరిమాణ తరగతులు 8 బైట్ల నుండి 512 బైట్ల వరకు, 8 బైట్ల ఇంక్రిమెంట్లలో ఉంటాయి. దీని అర్థం 1 నుండి 8 బైట్ల పరిమాణంలోని వస్తువులు 8-బైట్ పరిమాణ తరగతి నుండి కేటాయించబడతాయి, 9 నుండి 16 బైట్ల పరిమాణంలోని వస్తువులు 16-బైట్ పరిమాణ తరగతి నుండి కేటాయించబడతాయి, మొదలైనవి.
ఒక వస్తువు కోసం మెమరీని కేటాయించేటప్పుడు, పైమల్లోక్ వస్తువు యొక్క పరిమాణాన్ని దగ్గరి పరిమాణ తరగతికి రౌండ్ చేస్తుంది. ఇది ఇచ్చిన పూల్ నుండి కేటాయించబడిన అన్ని వస్తువులు ఒకే పరిమాణంలో ఉండేలా నిర్ధారిస్తుంది, మెమరీ నిర్వహణను సులభతరం చేస్తుంది మరియు ఫ్రాగ్మెంటేషన్‌ను తగ్గిస్తుంది.
ఉదాహరణ:
పైథాన్‌కు ఒక స్ట్రింగ్ కోసం 10 బైట్‌లను కేటాయించాల్సిన అవసరం ఉంటే, పైమల్లోక్ 16-బైట్ పరిమాణ తరగతి నుండి ఒక బ్లాక్‌ను కేటాయిస్తుంది. అదనంగా 6 బైట్‌లు వృధా అవుతాయి, కానీ ఈ ఓవర్‌హెడ్ సాధారణంగా మెమరీ పూల్ ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క ప్రయోజనాలతో పోలిస్తే చిన్నది.
పైమల్లోక్ ప్రయోజనాలు
పైమల్లోక్ (Pymalloc) సాధారణ ప్రయోజన మెమరీ కేటాయకాలపై అనేక ముఖ్యమైన ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది:
- తగ్గించబడిన కేటాయింపు ఓవర్‌హెడ్: పెద్ద బ్లాక్‌లలో మెమరీని ముందుగా కేటాయించడం మరియు ఈ బ్లాక్‌లను స్థిర-పరిమాణ పూల్స్‌గా విభజించడం ద్వారా పైమల్లోక్ కేటాయింపు ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గిస్తుంది. ఇది ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ యొక్క మెమరీ కేటాయకానికి తరచుగా కాల్ చేయవలసిన అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది, ఇది నెమ్మదిగా ఉంటుంది.
- తగ్గించబడిన మెమరీ ఫ్రాగ్మెంటేషన్: ఒకే పూల్ నుండి ఒకే పరిమాణ వస్తువులను కేటాయించడం ద్వారా పైమల్లోక్ మెమరీ ఫ్రాగ్మెంటేషన్‌ను తగ్గిస్తుంది. ఇది పెద్ద కేటాయింపుల కోసం నిరంతరాయ మెమరీ బ్లాక్‌లు అందుబాటులో ఉండేలా నిర్ధారించడానికి సహాయపడుతుంది.
- మెరుగైన కాష్ లోకాలిటీ: ఒకే పూల్ నుండి కేటాయించబడిన వస్తువులు మెమరీలో ఒకదానికొకటి దగ్గరగా ఉండే అవకాశం ఉంది, ఇది కాష్ లోకాలిటీని మెరుగుపరుస్తుంది. ఇది కాష్ మిస్సెస్ సంఖ్యను తగ్గిస్తుంది మరియు ప్రోగ్రామ్ అమలును వేగవంతం చేస్తుంది.
- వేగవంతమైన డీకేటాయింపు: పైమల్లోక్‌తో వస్తువులను డీకేటాయించడం కూడా వేగంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే మెమరీ బ్లాక్ సంక్లిష్ట మెమరీ నిర్వహణ కార్యకలాపాలు లేకుండా పూల్‌కు తిరిగి ఇవ్వబడుతుంది.
పైమల్లోక్ vs. సిస్టమ్ కేటాయకం: పనితీరు పోలిక
పైమల్లోక్ (Pymalloc) యొక్క పనితీరు ప్రయోజనాలను వివరించడానికి, ఒక పైథాన్ ప్రోగ్రామ్ పెద్ద సంఖ్యలో చిన్న స్ట్రింగ్‌లను సృష్టించి మరియు నాశనం చేసే దృష్టాంతాన్ని పరిగణించండి. పైమల్లోక్ లేకుండా, ప్రతి స్ట్రింగ్ ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ యొక్క మెమరీ కేటాయకాన్ని ఉపయోగించి కేటాయించబడుతుంది మరియు డీకేటాయించబడుతుంది. పైమల్లోక్‌తో, స్ట్రింగ్‌లు ముందుగా కేటాయించబడిన మెమరీ పూల్స్ నుండి కేటాయించబడతాయి, ఇది కేటాయింపు మరియు డీకేటాయింపు యొక్క ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గిస్తుంది.
ఉదాహరణ:
import time\n\ndef allocate_and_deallocate(n):\n start_time = time.time()\n for _ in range(n):\n s = "hello"\n del s\n end_time = time.time()\n return end_time - start_time\n\nn = 1000000\n\ntime_taken = allocate_and_deallocate(n)\n\nprint(f"Time taken to allocate and deallocate {n} strings: {time_taken:.4f} seconds")\n
సాధారణంగా, పైమల్లోక్ (Pymalloc) పెద్ద సంఖ్యలో చిన్న వస్తువులను కేటాయించే మరియు డీకేటాయించే పైథాన్ ప్రోగ్రామ్‌ల పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది. ఖచ్చితమైన పనితీరు లాభం నిర్దిష్ట పనిభారం మరియు ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ యొక్క మెమరీ కేటాయకం యొక్క లక్షణాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
పైమల్లోక్‌ను నిలిపివేయడం
పైమల్లోక్ (Pymalloc) సాధారణంగా పనితీరును మెరుగుపరుస్తున్నప్పటికీ, అది సమస్యలను కలిగించే పరిస్థితులు ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు, కొన్ని సందర్భాల్లో, సిస్టమ్ కేటాయకంతో పోలిస్తే పైమల్లోక్ మెమరీ వినియోగాన్ని పెంచవచ్చు. పైమల్లోక్ సమస్యలను కలిగిస్తుందని మీరు అనుమానించినట్లయితే, మీరు PYTHONMALLOC ఎన్విరాన్‌మెంట్ వేరియబుల్‌ను defaultకు సెట్ చేయడం ద్వారా దాన్ని నిలిపివేయవచ్చు.
ఉదాహరణ:
export PYTHONMALLOC=default #Disables Pymalloc\n
పైమల్లోక్ నిలిపివేయబడినప్పుడు, పైథాన్ అన్ని మెమరీ కేటాయింపుల కోసం ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ యొక్క డిఫాల్ట్ మెమరీ కేటాయకాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. పైమల్లోక్‌ను నిలిపివేయడం జాగ్రత్తగా చేయాలి, ఎందుకంటే ఇది అనేక సందర్భాల్లో పనితీరును ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేయవచ్చు. సరైన కాన్ఫిగరేషన్‌ను నిర్ణయించడానికి పైమల్లోక్‌తో మరియు లేకుండా మీ అప్లికేషన్‌ను ప్రొఫైల్ చేయాలని సిఫార్సు చేయబడింది.
వివిధ పైథాన్ వెర్షన్‌లలో పైమల్లోక్
పైమల్లోక్ (Pymalloc) అమలు పైథాన్ యొక్క వివిధ వెర్షన్‌లలో అభివృద్ధి చెందింది. మునుపటి వెర్షన్‌లలో, పైమల్లోక్ Cలో అమలు చేయబడింది. తరువాతి వెర్షన్‌లలో, పనితీరును మెరుగుపరచడానికి మరియు మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి అమలును మెరుగుపరచడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం జరిగింది.
ప్రత్యేకంగా, పైమల్లోక్‌కు సంబంధించిన ప్రవర్తన మరియు కాన్ఫిగరేషన్ ఎంపికలు పైథాన్ 2.x మరియు పైథాన్ 3.x మధ్య మారవచ్చు. పైథాన్ 3.xలో, పైమల్లోక్ సాధారణంగా మరింత పటిష్టంగా మరియు సమర్థవంతంగా ఉంటుంది.
పైమల్లోక్‌కు ప్రత్యామ్నాయాలు
పైమల్లోక్ (Pymalloc) CPythonలో చిన్న వస్తువుల కోసం డిఫాల్ట్ మెమరీ కేటాయకం అయినప్పటికీ, దానికి బదులుగా ఉపయోగించగల ప్రత్యామ్నాయ మెమరీ కేటాయకాలు ఉన్నాయి. ఒక ప్రసిద్ధ ప్రత్యామ్నాయం జెమల్లోక్ (jemalloc) కేటాయకం, ఇది దాని పనితీరు మరియు స్కేలబిలిటీకి ప్రసిద్ధి చెందింది.
పైథాన్‌తో జెమల్లోక్‌ను ఉపయోగించడానికి, మీరు కంపైల్ సమయంలో పైథాన్ ఇంటర్‌ప్రెటర్‌తో దాన్ని లింక్ చేయాలి. ఇది సాధారణంగా తగిన లింకర్ ఫ్లాగ్‌లతో మూలం నుండి పైథాన్‌ను నిర్మించడం జరుగుతుంది.
గమనిక: జెమల్లోక్ వంటి ప్రత్యామ్నాయ మెమరీ కేటాయకాన్ని ఉపయోగించడం వలన గణనీయమైన పనితీరు మెరుగుదలలు లభిస్తాయి, అయితే దీనికి సెటప్ చేయడానికి మరియు కాన్ఫిగర్ చేయడానికి కూడా ఎక్కువ కృషి అవసరం.
ముగింపు
పైథాన్ యొక్క మెమరీ పూల్ ఆర్కిటెక్చర్, దాని ప్రధాన భాగమైన పైమల్లోక్ (Pymalloc) తో, చిన్న ఆబ్జెక్ట్ కేటాయింపులను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడం ద్వారా పైథాన్ ప్రోగ్రామ్‌ల పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరిచే ఒక కీలక ఆప్టిమైజేషన్. మెమరీని ముందుగా కేటాయించడం, ఫ్రాగ్మెంటేషన్‌ను తగ్గించడం మరియు కాష్ లోకాలిటీని మెరుగుపరచడం ద్వారా, పైమల్లోక్ కేటాయింపు ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గించడానికి మరియు ప్రోగ్రామ్ అమలును వేగవంతం చేయడానికి సహాయపడుతుంది.
పైమల్లోక్ (Pymalloc) యొక్క అంతర్గత పనితీరును అర్థం చేసుకోవడం వలన మీరు మరింత సమర్థవంతమైన పైథాన్ కోడ్‌ను వ్రాయడానికి మరియు మెమరీ-సంబంధిత పనితీరు సమస్యలను పరిష్కరించడానికి సహాయపడుతుంది. పైమల్లోక్ సాధారణంగా ప్రయోజనకరంగా ఉన్నప్పటికీ, దాని పరిమితుల గురించి తెలుసుకోవడం మరియు అవసరమైతే ప్రత్యామ్నాయ మెమరీ కేటాయకాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ముఖ్యం.
పైథాన్ అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున, దాని మెమరీ నిర్వహణ వ్యవస్థ మరింత మెరుగుదలలు మరియు ఆప్టిమైజేషన్లకు గురయ్యే అవకాశం ఉంది. వారి అప్లికేషన్ల పనితీరును పెంచాలనుకునే పైథాన్ డెవలపర్‌లకు ఈ పరిణామాల గురించి తెలుసుకోవడం చాలా అవసరం.
మరింత చదవడానికి మరియు వనరులు
- మెమరీ నిర్వహణపై పైథాన్ డాక్యుమెంటేషన్: https://docs.python.org/3/c-api/memory.html
- CPython సోర్స్ కోడ్ (Objects/obmalloc.c): ఈ ఫైల్ పైమల్లోక్ అమలును కలిగి ఉంది.
- పైథాన్ మెమరీ నిర్వహణ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ పై కథనాలు మరియు బ్లాగ్ పోస్ట్‌లు.
ఈ భావనలను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, పైథాన్ డెవలపర్‌లు మెమరీ నిర్వహణ గురించి సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు మరియు అనేక రకాల అప్లికేషన్‌లలో సమర్ధవంతంగా పనిచేసే కోడ్‌ను వ్రాయగలరు.