所以...我正试图消除我的GTK + 3程序中的一些内存泄漏.我虽然回顾一些简单的例子来看看是否有一些我忘记的清理工具是个好主意,但文档中提供的hello_world程序也有漏洞.(下面的Valgrind输出).
这些泄漏是否可以接受？如果是这样,我应该使用其他一些应用来调试GTK程序吗？
==13717== Memcheck, a memory error detector
==13717== Copyright (C) 2002-2012, and GNU GPL'd, by Julian Seward et al.
==13717== Using Valgrind-3.8.1 and LibVEX; rerun with -h for copyright info
==13717== Command: ./a
==13717==
Hello World
==13717==
==13717== HEAP SUMMARY:
==13717== in use at exit: 1,578,162 bytes in 11,614 blocks
==13717== total heap usage: 45,699 allocs, 34,085 frees, 6,461,970 bytes allocated
==13717==
==13717== LEAK SUMMARY:
==13717== definitely lost: 2,560 bytes in 5 blocks
==13717== indirectly lost: 6,656 …我想拆分一个带有多个分隔符的字符串,但是在结果列表中保留分隔符.我认为这是一个有用的事情来做一个解析任何类型的公式的初始步骤,我怀疑有一个很好的Python解决方案.
有人问类似的问题在Java中这里.
例如,典型的拆分看起来像这样:
>>> s='(twoplusthree)plusfour'
>>> s.split(f, 'plus')
['(two', 'three)', 'four']
但我正在寻找一种很好的方法来添加加回(或保留它):
['(two', 'plus', 'three)', 'plus', 'four']
最后,我想为每个操作员和支架做这个,所以如果有办法可以获得
['(', 'two', 'plus', 'three', ')', 'plus', 'four']
一气呵成,然后更好.
我想通过我正在使用的库抑制 Valgrind 报告一些“绝对丢失”的内存。我试过了，valgrind --gen-suppressions=yes ./a但它只提示错误，例如“条件跳转或移动取决于未初始化的值”。
有没有办法抑制直接内存泄漏？如果没有，手写它们很难吗？Valgrind 的联机帮助页似乎不鼓励它，至少对于错误。
我正在处理大量需要注释并保存到磁盘的短文本。理想情况下，我想将它们保存/加载为 spaCyDoc对象。显然，我不想多次保存Language或Vocab对象（但很高兴为一组Docs保存/加载一次 ）。
该Doc对象有一个to_disk方法和一个to_bytes方法，但我并不清楚如何将一堆文档保存到同一个文件中。有没有首选的方法来做到这一点？我正在寻找尽可能节省空间的东西。
目前我正在这样做，我对此不太满意：
def serialize_docs(docs):
"""
Writes spaCy Doc objects to a newline-delimited string that can be used to load them later,
given the same Vocab object that was used to create them.
"""
return '\n'.join([codecs.encode(doc.to_bytes(), 'hex') for doc in docs])
def write_docs(filename, docs):
"""
Writes spaCy Doc objects to a file.
"""
serialized_docs = seralize_docs(docs)
with open(filename, 'w') as f:
f.write(serialized_docs)
我有两个相同维度的数组:
a = np.array([ 1, 1, 2, 0, 0, 1])
b = np.array([50, 51, 6, 10, 3, 2])
我想b根据指数总结元素a.
在i我想要的矩阵个元素将是所有值的总和b[j],使得a[j]==i.
所以结果应该是一个三维数组 [10 + 3, 50 + 51 + 2, 6]
有一个numpy方式来做到这一点？我有一些非常大的数组,我需要在多个维度上这样求和,所以不得不执行显式循环.