python对象大小

A. python中字符怎么比较大小排序

任何两个对象都可以比较
相同类型的对象（实例），如果是数字型（int/float/long/complex)，则按照简单的大小来比较；如果是非数字型，且类（型）中定义了__cmp__（含__gt__,__lt__等）则按照__cmp__来比较，否则按照地址（id)来比较
不同类型的对象（实例），如果其中一个比较对象是数字型（int/float/long/complex等），则数字型的对象<其它非数字型的对象；如果两个都是非数字型的对象，则按照类型名的顺序比较，如{}
<
"abc"（按照"dict"
<
"str")，而"abc"
>
[1,2],
"abc"
<
(1,2)。
对于自定义的类（型）实例，如果继承自基本类型，则按照基本类型的规则比较（1-3）。否则，old-style
class
<
new-style
class,
new-style
class之间按照类型名顺序比较，old-style
class之间按照地址进行比较
bool类型是int的子类，且true=1,
false=0，比较时按照1-4来比较，如true
>
-1,
true
<
4.2,
true
<
"abc"等
上面的回答是针对python2.x，3.x的有较大的变化，如str和int比较时会抛出异常等。
回到题目，字符和数字的比较符合规则3，所以数字<字符。举个例子，如100和'a'（ord('a')=97)，有
100<'a'

B. python中namedtuple对象可以比较大小吗

可以
namedtuple是继承自tuple的子类。namedtuple创建一个和tuple类似的对象，而且对象拥有可访问的属性。
下面看个列子
from collections import namedtuple

# 定义一个namedtuple类型User，并包含name，sex和age属性。
User = namedtuple('User', ['name', 'sex', 'age'])

# 创建一个User对象
user = User(name='kongxx', sex='male', age=21)

# 也可以通过一个list来创建一个User对象，这里注意需要使用"_make"方法
user = User._make(['kongxx', 'male', 21])

print user
# User(name='user1', sex='male', age=21)

# 获取用户的属性
print user.name
print user.sex
print user.age

# 修改对象属性，注意要使用"_replace"方法
user = user._replace(age=22)
print user
# User(name='user1', sex='male', age=21)

# 将User对象转换成字典，注意要使用"_asdict"
print user._asdict()
# OrderedDict([('name', 'kongxx'), ('sex', 'male'), ('age', 22)])

C. 请教各位牛人，python中有没有计算某个对象占用内存大小的函数

1
2

s = 'abc'
print sys.getsizeof(s)

如果你要监测所有的变量，可以用python的smiley 模块监测所有的内存变量情况

D. Python-与常规Python列表相比，NumPy有什么优势

NumPy的数组比Python列表更紧凑-您在Python中描述的列表列表至少需要20 MB左右，而单元格中具有单精度浮点数的NumPy 3D数组则需要4 MB。使用NumPy可以更快地读取和写入项目。
也许只关心一百万个单元就不会那么在意，但是肯定会关心十亿个单元-两种方法都不适合32位体系结构，但是使用64位版本，NumPy可以节省约4 GB ，仅Python一个就需要至少约12 GB（很多指针的大小加倍），这是一个昂贵得多的硬件！
差异主要是由于“间接性”造成的-Python列表是指向Python对象的指针的数组，每个指针至少4个字节，对于最小的Python对象也至少包含16个字节（类型指针为4，引用计数为4，类型为4值-内存分配器向上舍入为16）。NumPy数组是统一值的数组-单精度数字每个占用4个字节，双精度数字每个占用8个字节。灵活性较差。

E. Python如何查看变量占用空间大小

sys.getsizeof(object[, default])

下面是我摘录的，希望对你有用。

以字节（byte）为单位返回对象大小。 这个对象可以是任何类型的对象。 所以内置对象都能返回正确的结果 但不保证对第三方扩展有效，因为和具体实现相关。
getsizeof() 调用对象的 __sizeof__ 方法， 如果对象由垃圾收集器管理， 则会加上额外的垃圾收集器开销。

F. python多个对象的某个成员比大小怎么做

1 2 s = 'abc' print sys.getsizeof(s) 如果你要监测所有的变量，可以用python的smiley 模块监测所有的内存变量情况

G. python中数据类型

数字类型：

①整型：

通常被称为是整型或整数，可以是正整数或负整数，不带小数点。Python3整型是没有限制大小的，可以当做long类型使用， 但实际上由于机器内存的有限，我们使用的整数是不可能无限大的。

整型的四种表现形式：

2 进 制：以'0b'开头。例如：'0b11011'表示10进制的27
8 进 制：以'0o'开头。例如：'0o33'表示10进制的27
10进制：正常显示
16进制：以'0x'开头。例如：'0x1b'表示10进制的27
各进间数字进行转换（内置函数）：

bin（i）：将i转换为2进制，以“0b”开头。

oct（i）：将i转换为8进制，以“0o”开头。

int（i）：将i转换为10进制，正常显示。

hex（i）：将i转换为16进制，以“0x”开头。



②浮点数：

浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（2.5e2 = 2.5 x 102 = 250）

③布尔类型：

所有标准对象均可用于布尔测试，同类型的对象之间可以比较大小。每个对象天生具有布尔True或False值。空对象,值为零的任何数字或者Null对象None的布尔值都是False。在Python3中True=1，False=0，可以和数字型进行运算。

下列对象的布尔值是False：

None；False；0（整型），0.0（浮点型）；0L（长整形）；0.0+0.0j（复数）；“”（空字符串）；[]（空列表）；（）（空元组）；{}（空字典）。

值不是上列的任何值的对象的布尔值都是True，例如non-empty,non-zero等。用户创建的类实例如果是定义了nonzero(_nonzeor_())或length(_len_())且值为0，那么它们的布尔值就是False。

④复数：

复数由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示， 复数的实部a和虚部b都是浮点型。

H. python提供了三种基本的数字类型

整数、浮点数

I. python中image对象的首字母必须大写吗

python大小写敏感，第三方的模块中的类、函数有的是大写的，可以用help（）函数查看说明，帮助里是大写就必须要大写

J. python如何控制内存

python控制内存的方法：

一、对象的引用计数机制
二、垃圾回收机制
三、内存池机制
一、对象的引用计数机制
Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况：
1、一个对象分配一个新名称
2、将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）
引用计数减少的情况：
1、使用del语句对对象别名显示的销毁
2、引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
二、垃圾回收
1、当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。
2、当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1、Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
2、Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
3、对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
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