Python使用稀疏矩阵节省内存实例

 
    def __getitem__(self, index):
        try:
            i, j = index
        except:
            raise IndexError('invalid index')
 
        if (isinstance(i, int)):
            ik = ('i%d' % i)
            if not self._data.has_key(ik): return self._dft
            ret = dict(np.fromstring(self._data[ik], dtype = 'i4,f4'))
            if (isinstance(j, int)): return ret.get(j, self._dft)
 
        if (isinstance(j, int)):
            jk = ('j%d' % j)
            if not self._data.has_key(jk): return self._dft
            ret = dict(np.fromstring(self._data[jk], dtype = 'i4,f4'))
 
        return ret
 
    def __len__(self):
        return self._nums
 
    def __iter__(

测试代码：

import timeit
timeit.Timer('foo = __main__.data[9527, ...]', 'import __main__').timeit(number = 1000)

消耗1.4788秒，大概读取一条数据1.5ms。
采用类Dict来存储数据的另一个好处是你可以随便用内存Dict或者其他任何形式的DBM，甚至传说中的Tokyo Cabinet….

好了，码完收工。