编辑“︁Python 内存模型”︁（章节）

== 实际应用案例 ==
=== 图像处理应用 ===
在处理大型图像数据集时，合理的内存管理至关重要：
<syntaxhighlight lang="python">
def process_images(image_paths):
    # 使用生成器逐个处理图像，避免同时加载所有图像
    for path in image_paths:
        with open(path, 'rb') as f:
            image_data = process_image(f.read())
            yield image_data

# 使用示例
for processed in process_images(large_image_list):
    save_result(processed)
</syntaxhighlight>

=== 数据分析应用 ===
使用Pandas时，优化数据类型可以减少内存使用：
<syntaxhighlight lang="python">
import pandas as pd

# 非优化版本
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 1000000)})

# 优化版本 - 使用适当的数据类型
df_optimized = pd.DataFrame({'A': range(1, 1000000)}, dtype='int32')

print(f"原始内存使用: {df.memory_usage().sum()}")
print(f"优化后内存使用: {df_optimized.memory_usage().sum()}")
</syntaxhighlight>