Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Challenge: Profiling and Fixing a Leaky Pipeline | Profiling and Leak Detection
Python Memory Management
Osio 3. Luku 5
single

single

Challenge: Profiling and Fixing a Leaky Pipeline

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

Tehtävä

Pyyhkäise aloittaaksesi koodauksen

You are given a data processing script that has a memory problem. Your task is to use tracemalloc to measure allocations before and after an operation, then fix the leak using the tools covered in this section.

You are given the following leaky function:

report_cache = {}

def generate_report(report_id):
    if report_id not in report_cache:
        report_cache[report_id] = list(range(500))
    return report_cache[report_id]
  1. Import tracemalloc and functools.
  2. Start tracing with tracemalloc.start() and take a snapshot called snapshot_before.
  3. Call generate_report(report_id) for report_id in range(2000) in a loop.
  4. Take a second snapshot called snapshot_after and stop tracing with tracemalloc.stop().
  5. Compare the snapshots using compare_to("lineno") and store the result in top_stats. Print the first element of top_stats.
  6. Define a new function generate_report_fixed(report_id) decorated with @functools.lru_cache(maxsize=256) that returns list(range(500)).

Ratkaisu

Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 3. Luku 5
single

single

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

some-alt