快捷導(dǎo)航

python內(nèi)存占用過多問題以及其解決方案

更新時間：2024年08月05日 09:39:28 作者：huakej_

Python是一種高級編程語言,被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,包括網(wǎng)站開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、人工智能等,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python內(nèi)存占用過多問題以及其解決方案的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

1、問題背景

近期，一位 Python 開發(fā)者遇到了一個棘手的問題，他在開發(fā)過程中編寫了一個能夠窮舉生成具有一定特征的矩陣的遞歸函數(shù)。然而，這個函數(shù)在運(yùn)行時會占用過多的內(nèi)存，導(dǎo)致服務(wù)器內(nèi)存不足而被終止。

2、解決方案

為解決以上問題，該開發(fā)者嘗試了以下方法：

（1）避免矩陣副本的內(nèi)存引用。

在 heavies() 函數(shù)中，每次生成的矩陣都會被復(fù)制一份副本，然后繼續(xù)生成更多的矩陣。這種方式會導(dǎo)致大量的副本占據(jù)內(nèi)存，從而導(dǎo)致內(nèi)存占用過高。為了解決這個問題，可以在函數(shù)中使用一種叫做“生成器”（generator）的特殊函數(shù)類型。生成器可以生成一組值，但只在需要時才計(jì)算這些值。這樣就可以避免生成大量的副本，從而減少內(nèi)存占用。

import numpy as np

def heavies(row_sums, col_sums, col_index, mat_h):
    if col_index == len(col_sums) - 1:
        for stuff in heavy_col_permutations(row_sums, col_sums, col_index):
            mat_h[:, col_index] = stuff[0]
            yield mat_h.copy()
        return

    for stuff in heavy_col_permutations(row_sums, col_sums, col_index):
        mat_h[:, col_index] = stuff[0]
        row_sums = stuff[1]
        yield from heavies(row_sums, col_sums, col_index+1, mat_h)

def heavy_col_permutations(row_sums, col_sums, col_index):
    # 返回所需特征的矩陣的一列
    pass

if __name__ == "__main__":
    r = int(argv[1])
    n = int(argv[2])
    m = np.zeros((r, r), np.dtype=int32)
    for row, col in heavy_listing(r, n):
        for matrix in heavies(row, col, 0, m):
            # 對矩陣執(zhí)行其他操作

（2）調(diào)整垃圾回收器（GC）的閾值。

Python 具有垃圾回收器（GC），負(fù)責(zé)回收不再被引用的對象所占用的內(nèi)存空間。調(diào)整 GC 的閾值，可以使 GC 更頻繁地回收內(nèi)存，從而減少內(nèi)存占用。

import gc

# 設(shè)置內(nèi)存回收閾值（單位：字節(jié)）
# http://jshk.com.cn/mb/reg.asp?kefu=zhangyajie
gc.set_threshold(100 * 1024 * 1024)

# 調(diào)用垃圾回收器，釋放內(nèi)存
gc.collect()

（3）將遞歸函數(shù)重寫為迭代函數(shù)。

遞歸函數(shù)在調(diào)用時會創(chuàng)建新的函數(shù)棧幀，如果遞歸深度過大，就會導(dǎo)致棧溢出。將遞歸函數(shù)重寫為迭代函數(shù)可以避免棧溢出，從而減少內(nèi)存占用。

def heavies_iterative(row_sums, col_sums):
    stack = [(row_sums, col_sums, 0, np.zeros((len(row_sums), len(col_sums)), np.dtype=int32))]

    while stack:
        row_sums, col_sums, col_index, mat_h = stack.pop()

        if col_index == len(col_sums) - 1:
            for stuff in heavy_col_permutations(row_sums, col_sums, col_index):
                mat_h[:, col_index] = stuff[0]
                yield mat_h.copy()
            continue

        for stuff in heavy_col_permutations(row_sums, col_sums, col_index):
            mat_h[:, col_index] = stuff[0]
            new_row_sums = stuff[1]
            stack.append((new_row_sums, col_sums, col_index+1, mat_h))

if __name__ == "__main__":
    r = int(argv[1])
    n = int(argv[2])
    for matrix in heavies_iterative([r] * r, [n] * r):
        # 對矩陣執(zhí)行其他操作

經(jīng)過以上優(yōu)化后，該開發(fā)者成功解決了內(nèi)存占用過高的