Hướng dẫn does python run out of memory? - python có hết bộ nhớ không?

• Lỗi bộ nhớ là gì?
• Các loại lỗi bộ nhớ python
• Không mong muốn & nbsp; lỗi bộ nhớ trong python
• Lỗi bộ nhớ Python do tập dữ liệu
• Lỗi bộ nhớ Python do cài đặt Python không đúng
• Lỗi bộ nhớ trong Python
• Làm thế nào tôi có thể có bộ nhớ tự do rõ ràng trong Python?
• Lỗi bộ nhớ trong Python khi 50+GB miễn phí và sử dụng Python 64 bit?
• Làm thế nào để bạn đặt cách sử dụng bộ nhớ cho các chương trình Python?
• Cách đặt giới hạn vào bộ nhớ và sử dụng CPU
• Các cách để xử lý lỗi bộ nhớ Python và các tệp dữ liệu lớn
• 1. Phân bổ thêm bộ nhớ
• 2. Làm việc với một mẫu nhỏ hơn
• 3. Sử dụng máy tính có nhiều bộ nhớ hơn
• 4. Sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ
• 5. Sử dụng một nền tảng dữ liệu lớn
• Bản tóm tắt

Lỗi bộ nhớ là gì?

Lỗi bộ nhớ Python hoặc bằng ngôn ngữ giáo dân chính xác là ý nghĩa của nó, bạn đã hết bộ nhớ trong RAM của mình để mã của bạn thực thi.memory in your RAM for your code to execute.

Khi lỗi này xảy ra, có khả năng là do bạn đã tải toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ. Đối với các bộ dữ liệu lớn, bạn sẽ muốn sử dụng & NBSP; xử lý hàng loạt. Thay vì tải toàn bộ bộ dữ liệu của bạn vào bộ nhớ, bạn nên giữ dữ liệu của mình trong ổ cứng và truy cập vào các đợt. data into memory. For large datasets, you will want to use batch processing. Instead of loading your entire dataset into memory you should keep your data in your hard drive and access it in batches.

A & nbsp; lỗi bộ nhớ & nbsp; có nghĩa là chương trình của bạn đã hết & nbsp; bộ nhớ. Điều này có nghĩa là chương trình của bạn bằng cách nào đó tạo ra quá nhiều đối tượng. Trong ví dụ của bạn, bạn phải tìm kiếm các phần của thuật toán của bạn có thể tiêu thụ nhiều & nbsp; bộ nhớ.memory. This means that your program somehow creates too many objects. In your example, you have to look for parts of your algorithm that could be consuming a lot of memory.

Nếu một thao tác hết bộ nhớ, nó được gọi là lỗi bộ nhớ.memory error.

Các loại lỗi bộ nhớ python

Không mong muốn & nbsp; lỗi bộ nhớ trong python

Lỗi bộ nhớ Python do tập dữ liệu32-bit python installation.

Lỗi bộ nhớ Python do cài đặt Python không đúng for Unexpected Python Memory Error

Lỗi bộ nhớ trong Pythonusing a 32-bit version of Python. As Windows (and most other OSes as well) limits 32-bit applications to 2 GB of user-mode address space.

Làm thế nào tôi có thể có bộ nhớ tự do rõ ràng trong Python?64-bit version of Python (if you can, I’d recommend upgrading to Python 3 for other reasons); it will use more memory, but then, it will have access to a lot more memory space (and more physical RAM as well).

Lỗi bộ nhớ trong Python khi 50+GB miễn phí và sử dụng Python 64 bit?access to ~4GB of RAM. This can shrink even further if your operating system is 32-bit, because of the operating system overhead.

Làm thế nào để bạn đặt cách sử dụng bộ nhớ cho các chương trình Python?

Cách đặt giới hạn vào bộ nhớ và sử dụng CPU Python Print Without Newline

Lỗi bộ nhớ Python do tập dữ liệu

Lỗi bộ nhớ Python do cài đặt Python không đúngdataset size, if you’re working with a large dataset. Loading a large dataset directly into memory and performing computations on it and saving intermediate results of those computations can quickly fill up your memory. Generator functions come in very handy if this is your problem. Many popular python libraries like Keras and TensorFlow have specific functions and classes for generators.

Lỗi bộ nhớ Python do cài đặt Python không đúng

Lỗi bộ nhớ trong PythonMemory Error. As a matter of fact, before solving the problem, We had installed on windows manually python 2.7 and the packages that I needed, after messing almost two days trying to figure out what was the problem, We reinstalled everything with Conda and the problem was solved.

Làm thế nào tôi có thể có bộ nhớ tự do rõ ràng trong Python?

Lỗi bộ nhớ trong Python khi 50+GB miễn phí và sử dụng Python 64 bit?Out of Memory error” if an attempt to allocate a block of memory fails, but the root cause of that problem very rarely has anything to do with truly being “out of memory.” That’s because, on almost every modern operating system, the memory manager will happily use your available hard disk space as place to store pages of memory that don’t fit in RAM; your computer can usually allocate memory until the disk fills up and it may lead to Python Out of Memory Error(or a swap limit is hit; in Windows, see System Properties > Performance Options > Advanced > Virtual memory).

Làm thế nào để bạn đặt cách sử dụng bộ nhớ cho các chương trình Python?

1.

2 & nbsp; Cho đến nay, bốn độc giả đã viết để giải thích rằng & NBSP; Nó không. Cờ này cho phép các đối tượng chiếm hơn 2GB bộ nhớ, nhưng nó không cho phép một mảng một chiều chứa nhiều hơn 2^31 mục.

Làm thế nào tôi có thể có bộ nhớ tự do rõ ràng trong Python?

Nếu bạn đã viết một chương trình Python hoạt động trên một tệp đầu vào lớn để tạo ra một vài triệu đối tượng đại diện và nó lấy hàng tấn bộ nhớ và bạn cần cách tốt nhất để nói với Python rằng bạn không còn cần một số dữ liệu và nó có thể được giải phóng ?Python program that acts on a large input file to create a few million objects representing and it’s taking tons of memory and you need the best way to tell Python that you no longer need some of the data, and it can be freed?

Câu trả lời đơn giản cho vấn đề này là:

Buộc người thu gom rác để phát hành bộ nhớ không được chấp thuận với gc.collect (). & Nbsp;unreferenced memory with gc.collect(). 

Như được hiển thị bên dưới:

Nhập GC

gc.collect()

Lỗi bộ nhớ trong Python khi 50+GB miễn phí và sử dụng Python 64 bit?

Trên một số hệ điều hành, có giới hạn về số lượng RAM mà một CPU có thể xử lý. Vì vậy, ngay cả khi có đủ RAM miễn phí, một luồng duy nhất của bạn (= chạy trên một lõi) không thể mất nhiều hơn. Nhưng tôi không biết điều này có hợp lệ cho phiên bản Windows của bạn không.enough RAM free, your single thread (=running on one core) cannot take more. But I don’t know if this is valid for your Windows version, though.

Làm thế nào để bạn đặt cách sử dụng bộ nhớ cho các chương trình Python?

Python sử dụng bộ sưu tập rác và quản lý bộ nhớ tích hợp để đảm bảo chương trình chỉ sử dụng nhiều RAM theo yêu cầu. Vì vậy, trừ khi bạn viết chương trình của mình một cách rõ ràng theo cách như vậy để làm mờ sử dụng bộ nhớ, ví dụ: Tạo cơ sở dữ liệu trong RAM, Python chỉ sử dụng những gì nó cần. and built-in memory management to ensure the program only uses as much RAM as required. So unless you expressly write your program in such a way to bloat the memory usage, e.g. making a database in RAM, Python only uses what it needs.

Điều này đặt ra câu hỏi, tại sao bạn muốn sử dụng nhiều RAM hơn? Ý tưởng cho hầu hết các lập trình viên là giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên.

Nếu bạn muốn giới hạn việc sử dụng bộ nhớ VM Python, bạn có thể thử điều này: 1 Lệnh Linux ， Ulimit để giới hạn việc sử dụng bộ nhớ trên Python2 Bạn có thể sử dụng mô -đun tài nguyên để giới hạn việc sử dụng bộ nhớ chương trình;
1、Linux， ulimit command to limit the memory usage on python
2、you can use resource module to limit the program memory usage;

& nbsp; Nếu bạn muốn tăng tốc chương trình của bạn mặc dù cung cấp thêm bộ nhớ cho ứng dụng của bạn, bạn có thể thử điều này: 1 \ Threading, MultipRussing2 \ pypy3 \ pysco chỉ trên Python 2.5
1\threading, multiprocessing
2\pypy
3\pysco on only python 2.5

Cách đặt giới hạn vào bộ nhớ và sử dụng CPU

Để đặt giới hạn vào bộ nhớ hoặc sử dụng CPU của chương trình đang chạy. Để chúng tôi sẽ không phải đối mặt với bất kỳ lỗi bộ nhớ nào. Cũng để làm như vậy, & nbsp; mô -đun tài nguyên & nbsp; có thể được sử dụng và do đó cả hai tác vụ có thể được thực hiện rất tốt như được hiển thị trong mã được đưa ra dưới đây:Resource module can be used and thus both the task can be performed very well as shown in the code given below:

Mã số 1: Hạn chế thời gian CPU

# importing libraries 
import signal 
import resource 
import os 

# checking time limit exceed 
def time_exceeded(signo, frame): 
	print("Time's up !") 
	raise SystemExit(1) 

def set_max_runtime(seconds): 
	# setting up the resource limit 
	soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU) 
	resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard)) 
	signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded) 

# max run time of 15 millisecond 
if __name__ == '__main__': 
	set_max_runtime(15) 
	while True: 
		pass

Mã số 2: Để hạn chế sử dụng bộ nhớ, mã đặt giới hạn cho tổng dung lượng địa chỉ

# using resource 
import resource 

def limit_memory(maxsize): 
	soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS) 
	resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (maxsize, hard)) 

Các cách để xử lý lỗi bộ nhớ Python và các tệp dữ liệu lớn

1. Phân bổ thêm bộ nhớ

Một số công cụ hoặc thư viện Python có thể bị giới hạn bởi cấu hình bộ nhớ mặc định.

Kiểm tra xem bạn có thể cấu hình lại công cụ hoặc thư viện của mình để phân bổ nhiều bộ nhớ hơn không.

Đó là, một nền tảng được thiết kế để xử lý các bộ dữ liệu rất lớn, cho phép bạn sử dụng các biến đổi dữ liệu và thuật toán học máy trên đầu nó.

Một ví dụ điển hình là WEKA, nơi bạn có thể & NBSP; tăng bộ nhớ dưới dạng tham số & nbsp; khi bắt đầu ứng dụng.

2. Làm việc với một mẫu nhỏ hơn

Bạn có chắc là bạn cần phải làm việc với tất cả các dữ liệu?

Lấy một mẫu ngẫu nhiên dữ liệu của bạn, chẳng hạn như 1.000 hoặc 100.000 hàng đầu tiên. Sử dụng mẫu nhỏ hơn này để giải quyết vấn đề của bạn trước khi lắp mô hình cuối cùng trên tất cả dữ liệu của bạn (sử dụng các kỹ thuật tải dữ liệu tiến bộ).

Tôi nghĩ rằng đây là một thực tiễn tốt nói chung cho việc học máy để cung cấp cho bạn các kiểm tra nhanh chóng của các thuật toán và quay vòng kết quả.

Bạn cũng có thể xem xét thực hiện phân tích độ nhạy của lượng dữ liệu được sử dụng để phù hợp với một thuật toán so với kỹ năng mô hình. Có lẽ có một điểm tự nhiên về lợi nhuận giảm dần mà bạn có thể sử dụng như một kích thước heuristic của mẫu nhỏ hơn của bạn.

3. Sử dụng máy tính có nhiều bộ nhớ hơn

Bạn có phải làm việc trên máy tính của mình không?

Có lẽ bạn có thể truy cập vào một máy tính lớn hơn nhiều với thứ tự bộ nhớ lớn hơn.

Ví dụ, một tùy chọn tốt là thuê thời gian tính toán trên dịch vụ đám mây như Amazon Web Services cung cấp các máy có hàng chục gigabyte RAM với giá dưới một đô la Mỹ mỗi giờ.

4. Sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ

Cơ sở dữ liệu quan hệ cung cấp một cách tiêu chuẩn để lưu trữ và truy cập các bộ dữ liệu rất lớn.

Trong nội bộ, dữ liệu được lưu trữ trên đĩa có thể được tải dần theo các lô và có thể được truy vấn bằng ngôn ngữ truy vấn tiêu chuẩn (SQL).

Các công cụ cơ sở dữ liệu nguồn mở miễn phí như & nbsp; mysql & nbsp; hoặc & nbsp; postgres & nbsp; có thể được sử dụng và hầu hết (tất cả?) Ngôn ngữ lập trình và nhiều công cụ học máy có thể kết nối trực tiếp với cơ sở dữ liệu quan hệ. Bạn cũng có thể sử dụng một cách tiếp cận nhẹ, chẳng hạn như & nbsp; sqlite.

5. Sử dụng một nền tảng dữ liệu lớn

Trong một số trường hợp, bạn có thể cần phải dùng đến một nền tảng dữ liệu lớn.

Bản tóm tắt

Trong bài đăng này, bạn đã phát hiện ra một số chiến thuật và cách mà bạn có thể sử dụng khi xử lý lỗi bộ nhớ Python.

Có phương pháp khác mà bạn biết hoặc đã thử không? Chia sẻ chúng trong các ý kiến ​​dưới đây.
Share them in the comments below.

Bạn đã thử bất kỳ phương pháp nào trong số này chưa? Hãy cho tôi biết trong các ý kiến.
Let me know in the comments.

Nếu vấn đề của bạn vẫn chưa được giải quyết và bạn cần trợ giúp về lỗi bộ nhớ Python. Nhận xét xuống bên dưới, chúng tôi sẽ cố gắng giải quyết vấn đề của bạn càng sớm càng tốt.Python Memory Error. Comment Down below, We will try to solve your issue asap.

Python có sử dụng nhiều bộ nhớ không?

Có tự động bộ nhớ không có python?

Tại sao mức tiêu thụ bộ nhớ Python cao?