大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于一张图概括python学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍一张图概括Python学习的解答，让我们一起看看吧。
哪些操作会导致Python内存溢出，怎么处理？
你好，感谢你的提问，刚好前段时间我也遇到过Python内存溢出的情况。我把我的例子与你分享，希望对你有所帮助。
内存溢出的情况:你使用malloc或new向 内存申请了一块内存空间,但用free以及delete对该块内存进行释放,造成程序失去了对该块内存的控制。
我的处理办法是:
a=1000
b=1000
print id(a),id(b)
会发现，两个的结果是不同的。id()是用来查看对象的内存地址的，如果我们定义大量的int变量，就有了内存溢出的可能性。
查了下，python对于小整数对象，[-5, 257)，是预分配内存地址的。如果超出这个范围则使用通用的缓冲池，对于大整数则有PyIntBlock，用来作缓冲池。所以出现了我们上述的现象。
对int类变量值相同的情况，如果使用a=b=1000来定义，id(a)和id(b)的内存地址就是同一个了，可以一定程度上降低溢出的可能。
内存溢出
内存溢出(Out Of Memory，简称OOM)是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多，最终使得程序运行要用到的内存大于能提供的最大内存。此时表现为程序无法运行，系统提示内存溢出，有时甚至会自动关闭软件。
内存中加载的数据量过于庞大，比如一次性从数据库取出的数据量过大；
引用多个对象后，未进行清空操作，仍一直占用内存；
内存溢出原因：
1.内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；
2.集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，产生了堆积，使得JVM不能回收；
3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；
4.使用的第三方软件中的BUG；
5.启动参数内存值设定的过小内存溢
出的解决方案：
第一步，修改JVM启动参数，直接增加内存。(-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加。)
第二步，检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误。
人工智能编程是使用什么语言？为什么python那么火？
AI编程没有特定的语言，只是一种算法，只是由于算法结构复杂，所以推出了很多框架，而这些框架支持最多的语言就是Python，因为其易学习性和易用性。Python是脚本语言，所以对于环境要求不是很高，而且现在可以使用Docker和Jupyter来提供合适的运行环境，使得Python部署非常的方便。脚本语言具有即编即运行的特性，可以随时测试和调整自己的代码。
其实AI的框架也支持如Java等其他语言，Python作为测试用的语言因为方便而火，但是真正开发产品的时候，依然是通过C++和J***a来实现封装的，毕竟Python没有办法将做好的东西打包成可文件交给客户。但是对于互联网应用的话，倒是可以直接部署，所以很方便。
因为Python简单、优雅、明确，Google, Instagram, 豆瓣、知乎这些崇尚优雅的互联网公司都在用它。可以用三句话概括python的独特魅力：为速度而生——python入门快至一小时，开发速度堪称非凡；优雅解决问题——python语法简单，不会再因繁琐结构分心；充满可能性——上能建google，下能开发脚本，python实现所有可能性。
Python开发者的哲学就是：用一种[_a***_]，最好是只有一种方法来做一件事。在设计python预言时，如果面临多种选择，python开发者总会拒绝花哨的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。
到此，以上就是小编对于一张图概括python学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于一张图概括python学习的2点解答对大家有用。
