مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف در خیلی از زبان‌های برنامه نویسی به مسئله‌ای چالش برانگیز تبدیل شده است. متاسفانه پایتون از جمله زبان‌های برنامه نویسی محبوبی به حساب می‌آید که با این مشکل بزرگ و آزار دهنده دست و پنجه نرم می‌کند. توسعه دهندگان هنگام کار با زبان‌های خاصی همچون پایتون باید مراقب باشند تا سیستم‌های خبره را به درستی طراحی کنند. وجود Memory Leak یا چالش در مدیریت حافظه می‌تواند منابع سخت افزاری را تا حد قابل توجهی هدر دهد. البته که راهکارهای زیادی را می‌توان برای دنبال کردن این فرآیند به کار برد!
- در پایتون مدیریت حافظه به صورت خودکار یا اتوماتیک دنبال می‌شود. این در حالی است که با تکنیک‌های معرفی شده در این صفحه شما می‌توانید این فرآیند را بهینه کنید.
- ابزارهای پایش زیادی هستند که به افراد اجازه می‌دهند تا در بهترین حالت ممکن نسبت به مدیریت میزان مصرف حافظه اقدام نمایند.
- یکی از بهترین کتابخانه‌های معرفی شده در این صفحه، PyPy است. این کتابخانه را می‌توان برای بهینه سازی میزان مصرف حافظه در زبان برنامه نویسی پایتون مورد استفاده قرار داد.
- مموری لیک، مشکلی آزار دهنده است که با استفاده از تکنیک‌هایی همچون weak references حل می‌شود.
چرا مدیریت حافظه در پایتون اهمیت دارد؟
بیایید کارمان را با پاسخ به یک سوال مهم و کلیدی شروع کنیم: چرا مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف اهمیت زیادی دارد؟ پایتون همچون هر زبان برنامه نویسی دیگری ابزارها و قابلیت‌های زیادی را در خود جای داده است ولی با یک مشکل بزرگ دست و پنجه نرم می‌کند: مدیریت حافظه! کاهش مصرف حافظه در این زبان برنامه نویسی اصلا کار راحتی نبوده و از نظر فنی، پیچیدگی‌های زیادی را سر راه کاربران قرار می‌دهد. مصرف غیر بهینه در زبان‌های برنامه نویسی مطرح و شناخته شده‌ای همچون پایتون روی عملکرد برنامه‌های مختلف همواره موثر است.
با مدیریت دینامیکی حافظه و کاهش میزان مصرف، ما می‌توانیم جلوی مشکلات آزار دهنده و بزرگی همچون مموری لیک را به صورت کامل بگیریم. به خاطر داشته باشید که این مشکلات همواره روی سطح بازدهی و کاربرد کدهای ما تا حد قابل توجهی موثر است.
اصول مدیریت حافظه در پایتون
شاید در نگاه اول مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف کار سختی به نظر برسد ولی خود پایتون ابزارهای گسترده‌ای را در خود جای داده که شما می‌توانید از آنها استفاده کنید! سیستم GC یا Garbage Connector به شما اجازه می‌دهد تا خیلی راحت فضای ذخیره سازی و مموری در کد خود را تحت کنترل در آورید. البته که درک نحوه عملکرد این سیستم کار راحتی نبوده و به دانش فنی زیادی نیاز دارد. پس مهم‌ترین اصلی که حین کد نویسی پایتون شما باید آن را در نظر بگیرید به استفاده از GC در مواقع ضروری اشاره دارد.
مقایسه مدیریت حافظه در پایتون و زبان‌های دیگر
مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف در پایتون و سایر زبان‌های برنامه نویسی یکسان نیست! بیایید سی پلاس پلاس را به عنوان مثال در نظر بگیریم. سی پلاس پلاس هیچ سیستم مدیریت حافظه‌ای ندارد و شما به عنوان برنامه نویس باید همه فرآیند‌های پیچیده را پشت سر بگذارید. این در حالی است که پایتون همراه با GC توسعه یافته و به کارگیری آن چالش‌های گسترده‌ای را سر راه توسعه دهندگان قرار نمی‌دهد. متاسفانه خودکار بودن فرآیند مدیریت حافظه در پایتون منجر به کاهش بازدهی در برخی از پروژه‌ها می‌شود!
Memory Leak در پایتون و روش‌های جلوگیری از آن
اگر شما هم به مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف علاقه مند هستید، حتما تا امروز حداقل یک بار نام فرآیند مموری لیک را شنیده‌اید. Memory Leak مشکلی آزار دهنده است که طی آن فضای حافظه اشتباها پر می‌شود! خوشبختانه راهکارهای زیادی را می‌توان برای جلوگیری از این مشکل مورد استفاده قرار داد. به عنوان مثال، Weak References یکی از همین تکنیک‌های مطرح به حساب می‌آید. البته، برای عمیق شدن در این زمینه و نگارش کدهای دقیق و با کیفیت، شما باید کتاب‌های زیادی بخوانید! این مباحث پایه‌ای و اصولی پایتون باید به صورت اصولی مورد بررسی قرار گیرند.
Weak References و تأثیر آنها بر مدیریت حافظه
در زبان برنامه نویسی پایتون ما شمارنده‌ای تحت عنوان شمارنده مرجع یا Reference Counter داریم. با استفاده از Weak References، شما تعداد آبجکت‌های کد را بالا می‌برید ولی شمارنده مرجع را تغییر نمی‌دهید. در این شرایط، مشکلاتی همچون Circular Reference تحت کنترل در می‌آیند. لازم به ذکر است که حل چنین مشکلاتی در زبان برنامه نویسی پایتون در اکثر مواقع با کمک کتابخانه‌های متنوع انجام می‌شود. در نتیجه، اگر شما هم به دنبال استفاده از یک تکنیک مطرح و شناخته شده برای افزایش کیفیت کد نویسی خود هستید، می‌توانید به سراغ کتابخانه‌های آماده پایتون هم بروید.
اثر متغیرهای global و local بر مصرف حافظه
مسئله دیگری که برنامه نویسان پایتون هنگام مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف باید آن را مد نظر خود قرار دهند به متغیرهای عمومی یا Global اشاره دارد. همه متغیرها نباید گلوبال باشند! اگر به ساختار یک پروژه بزرگ دقت کنید، متغیرهای لوکال یا Local خیلی سریع عمل می‌کنند. به نظر شما علت این امر چیست؟ چرا متغیرهای گلوبال یا عمومی به صورت مستقیم روی ساختار کد تاثیر می‌گذارند؟
متغیرهای Global به صورت عمومی در کد تعریف شده‌اند و سیستم GC نمی‌تواند به درستی آنها را حذف کند. در نتیجه، با استفاده از این سیستم احتمال کاهش راندمان کد وجود دارد. در نتیجه، این سیستم‌ها میزان مصرف حافظه کمتری خواهند داشت. اگر شما به بهینه سازی مصرف کد خود علاقه دارید، حتما باید تا حد امکان از به کار گیری متغیرهای گلوبال جلوگیری نمایید. البته که حذف این متغیرها در برخی از پروژه‌ها یک فرآیند غیرممکن به حساب می‌آید! پس بهتر است با سایر تکنیک‌های مطرح شده در این زمینه هم آشنا شوید.
افزایش بهره‌وری حافظه با Generatorها و Iterators
از جمله دیگر تکنیک‌های معرفی شده برای مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف به استفاده از جنراتور و ایتراتور اشاره دارد. Generator و Iterator، دو ابزار کلیدی به حساب می‌آیند که با کمک آنها ما می‌توانیم روند پردازش داده را به چند قسمت مختلف تقسیم کنیم. این ابزارها به ما اجازه می‌دهند تا داده را به صورت دریجی مورد پردازش قرار دهیم و از بارگذاری همه داده‌ها در حافظه جلوگیری نماییم. البته که این فرآیند در همه پروژه‌ها کارساز نبوده و شما همواره باید بر اساس نیازها و شرایط خود در این زمینه تصمیم گیری داشته باشید. به خاطر داشته باشید که در خیلی از پروژه‌های هوش مصنوعی، استفاده از Generator برای تست و بررسی خروجی یک مسئله مهم و کلیدی به حساب می‌آید.
بررسی Garbage Collection در پایتون
همانطور که در قسمت‌های قبل‌تر هم گفته شد، GC یکی از مهم‌ترین ابزارهای به کار رفته در زمینه مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف به حساب می‌آید که اهمیت زیادی دارد. این ابزار را می‌توان در زبان‌های برنامه نویسی خاصی همچون دارت هم مشاهده نمود. این ابزار کلیدی به گونه‌ای طراحی شده تا آبجکت‌های اضافی و بدون مرجع را از حافظه در پایتون پاک می‌کند. در برخی از مواقع، این ابزار مشکلاتی همچون Circular References را ایجاد می‌نماید. در این شرایط نه تنها کد بهینه نمی‌شود، بلکه کارایی آن هم کاهش می‌یابد.
استفاده بهینه از NumPy و Pandas برای مدیریت حافظه
یکی از بهترین و اصولی‌ترین روش‌های موجود برای مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف به استفاده از کتابخانه‌های مختلف اشاره دارد. کتابخانه‌های زیادی را می‌توان برای مدیریت منابع در دنیای پایتون به کار برد و هر کدام از این ابزارها، یک سری مزایا و معایب ویژه را نیز در خود جای داده‌اند. به عنوان مثال، دو کتابخانه NumPy و Pandas از جمله ابزارهای کلیدی هستند که شما می‌توانید آنها را با خیال راحت مورد استفاده قرار دهید. این کتابخانه‌ها به راحتی برای مدیریت و پردازش داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. در ضمن، اگر شما در حال توسعه یک مدل هوش مصنوعی هستید و با ساختارهای جبری سر و کار دارید، حتما باید این دو کتابخانه را به کار گیرید تا روند پردازش آرایه‌ها و ماتریس‌ها را متحول سازید.
ابزارهای پایش حافظه در پایتون
گاهی اوقات ما روند توسعه و ساخت یک سیستم را به اتمام رسانده‌ایم و مطمئن نیستیم که میزان مصرف حافظه در آن چقدر است! در چنین حالتی برای مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف باید به سراغ ابزارهای پایش حافظه برویم. ابزارهای مخصوص پایش حافظه به گونه‌ای طراحی شده‌اند تا وضعیت مموری را زیر ذره بین ببرند و اطلاعات مورد نیاز را در اختیار شما قرار دهند. Memory_profiler و objgraph از جمله کتابخانه‌ها و ابزارهای مطرحی به حساب می‌آیند که در این زمینه مورد استفاده قرار می‌گیرند. شما با خیال راحت می‌توانید نسبت به استفاده از آنها اقدام نمایید.
مقایسه PyPy و CPython از نظر مدیریت حافظه
دو مورد از دیگر ابزارهای مطرحی که برای مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف به کار می‌روند به Cython و PyPy اشاره دارد. هر کدام از این ابزارها، یک سری مزایا و معایب ویژه را با خود حمل می‌کنند. PyPy، نسخه‌ای مهم از پایتون است که از نظر سرعت و کارایی می‌تواند کیفیت کد شما را ارتقا دهد. این ابزار با استفاده از JIT Compiler توسعه یافته و همین مسئله هم مصرف حافظه را کمتر می‌نماید.
این در حالی است که Cython یک ابزار کلیدی و قدرتمند می‌باشد که به شما اجازه می‌دهد تا در محیط پایتون، کد C بنویسید! این ابزار هم به شما اجازه می‌دهد تا مموری و رفرنس‌های مربوط به آن را به راحتی مدیریت نمایید!
نتیجه گیری
همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف مسئله مهمی بوده و نمی توان به راحتی از آن گذشت. خوشبختانه تکنیک‌های زیادی را می‌توان برای مدیریت منابع حافظه در زبان‌های خاصی همچون پایتون مورد استفاده قرار داد. هر کدام از این تکنیک‌ها، یک سری مزایا و معایب ویژه را برای شما به همراه خواهند داشت! آیا شما هم به کسب اطلاعات بیشتر در این زمینه علاقه مند هستید؟ در این صورت می‌توانید با مطالعه تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق یا مهم ترین کاربرد های پایتون، اطلاعات خود را افزایش دهید. در ضمن، تیم مشاوره مجموعه دیتایاد آماده پاسخگویی به سوالات شما در مورد شروع یادگیری برنامه نویسی می‌باشد. پس می‌توانید هم اکنون با کارشناسان واحد مشاوره دیتایاد از طریق واتساپ و سایر راه‌های ارتباطی معرفی شما تماس بگیرید.
سوالات متداول
چه عواملی باعث مصرف بیش از حد حافظه در پایتون می‌شوند؟
چندین عامل مختلف هستند که می‌توانند سطح بهینه بودن کد را کاهش دهند. مثلا اگر شما بیش از اندازه متغیرهای عمومی یا global را به کار گیرید، در این زمینه با مشکل مواجه می‌شوید. جدا از این مسئله، به کار گیری Generatorهای مختلف هم می‌تواند بازدهی شما را چند برابر کند. در برخی از پروژه‌ها، استفاده از مشکلات Garbage Connection هم منجر به ایجاد مشکلات حافظه می‌شوند. پس شما باید شرایط کد را بر اساس نیازهای پروژه خود مورد بررسی قرار دهید.
چگونه Garbage Collection در پایتون کار می‌کند؟
عملکرد Garbage Collection در زبان برنامه نویسی پایتون خیلی ساده است! این ابزار به صورت دینامیکی اشیاء بدون مرجع را شناسایی می‌نماید. با شناسایی این موارد، آنها از حافظه آزاد می‌شوند تا احتمال مموری لیک کاهش یابد. به خاطر داشته باشید که گاهی اوقات این ابزار اشتباهی عمل کرده و به ساختار کد شما آسیب وارد می‌کند. پس باید نحوه کار با آن را فرا گیرید. مشاهده ویدئوهای آموزشی و مطالعه کتاب‌های پیچیده در این زمینه مفید خواهد بود.
بهترین روش‌های کاهش مصرف RAM در پروژه‌های داده‌محور چیست؟
چندین تکنیک مختلف را می‌توان برای مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف مورد استفاده قرار داد. در لیست زیر، می‌توانید چند مورد از مطرح‌ترین تکنیک‌های موجود در این زمینه را ببینید.
- استفاده از NumPy و Pandas برای بهینه‌سازی حافظه
- استفاده از Generators و Iterators برای پردازش تدریجی داده‌ها
- بررسی و حذف اشیاء بدون استفاده به کمک ابزارهای پایش حافظه
کدام ابزارها برای پایش و بهینه‌سازی حافظه در پایتون توصیه می‌شوند؟
نمی‌توان به صورت عمومی بهترین ابزارهای مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف کد را مشخص نمود. ابزارها و پلتفرم‌های زیادی در این زمینه توسعه یافته‌اند و هر کدام از آنها، مزایا و معایب خاص خود را دارند. جهت کسب بازدهی مطلوب و جلوگیری از ایجاد مشکل، به شما توصیه می‌کنیم تا به سراغ ابزارهای مهم و کلیدی همچون Memory_profiler یا objgraph بروید. همه این ابزارها کاربردهای گسترده‌ای دارند. دریافت مشاوره از توسعه دهندگان خبره پایتون جهت انتخاب یک راه حل بر اساس نیازهای خود پروژه شما هم می‌تواند نتایج مطلوبی را به همراه داشته باشد.
