Hướng dẫn python ram - trăn ram

Tôi đã có một vấn đề tương tự trong việc đọc một biểu đồ từ một tệp. Việc xử lý bao gồm tính toán của ma trận float 200 000x200 000 (một dòng tại một thời điểm) không phù hợp với bộ nhớ. Cố gắng giải phóng bộ nhớ giữa các tính toán bằng cách sử dụng import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 4 đã sửa chữa khía cạnh liên quan đến bộ nhớ của vấn đề nhưng nó dẫn đến các vấn đề về hiệu suất: Tôi không biết tại sao nhưng mặc dù số lượng bộ nhớ được sử dụng không đổi, mỗi cuộc gọi mới đến import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 4 thời gian hơn cái trước. Vì vậy, khá nhanh chóng, việc thu thập rác mất phần lớn thời gian tính toán.

Nội dung chính ShowShow

• Xóa bộ nhớ trong Python bằng phương pháp gc.collect()
• Xóa bộ nhớ trong Python bằng cách sử dụng câu lệnh import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 0
• Làm cách nào để giảm sử dụng RAM trong Python?
• Làm thế nào để bạn phát hành bộ nhớ trong Python?
• Python có tự động xóa bộ nhớ không?
• Làm thế nào để tôi cho Python thêm RAM?

Để khắc phục cả vấn đề về bộ nhớ và hiệu suất, tôi đã chuyển sang sử dụng thủ thuật đa luồng mà tôi đọc một lần ở đâu đó (Tôi xin lỗi, tôi không thể tìm thấy bài đăng liên quan nữa). Trước khi tôi đọc từng dòng của tệp trong một vòng lặp lớn, xử lý nó và chạy import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 4 mỗi lần để không gian bộ nhớ miễn phí. Bây giờ tôi gọi một hàm đọc và xử lý một đoạn của tệp trong một luồng mới. Khi chủ đề kết thúc, bộ nhớ được tự động giải phóng mà không có sự cố hiệu suất kỳ lạ.

Thực tế nó hoạt động như thế này:

from dask import delayed # this module wraps the multithreading def f(storage, index, chunk_size): # the processing function # read the chunk of size chunk_size starting at index in the file # process it using data in storage if needed # append data needed for further computations to storage return storage partial_result = delayed([]) # put into the delayed() the constructor for your data structure # I personally use "delayed(nx.Graph())" since I am creating a networkx Graph chunk_size = 100 # ideally you want this as big as possible while still enabling the computations to fit in memory for index in range(0, len(file), chunk_size): # we indicates to dask that we will want to apply f to the parameters partial_result, index, chunk_size partial_result = delayed(f)(partial_result, index, chunk_size) # no computations are done yet ! # dask will spawn a thread to run f(partial_result, index, chunk_size) once we call partial_result.compute() # passing the previous "partial_result" variable in the parameters assures a chunk will only be processed after the previous one is done # it also allows you to use the results of the processing of the previous chunks in the file if needed # this launches all the computations result = partial_result.compute() # one thread is spawned for each "delayed" one at a time to compute its result # dask then closes the tread, which solves the memory freeing issue # the strange performance issue with gc.collect() is also avoided

2. Làm thế nào để
3. Python làm thế nào
4. Ký ức rõ ràng trong Python

Đã tạo: tháng 3-25, 2021

1. Xóa bộ nhớ trong Python bằng phương pháp import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 4
2. Xóa bộ nhớ trong Python bằng cách sử dụng câu lệnh import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 0

Cùng với phương thức import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 4, câu lệnh

import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 0 có thể khá hữu ích để xóa bộ nhớ trong quá trình thực hiện chương trình Python. Câu lệnh import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 0 được sử dụng để xóa biến trong Python. Trước tiên chúng ta có thể xóa biến như một số danh sách lớn, hoặc mảng, v.v., về việc chúng tôi chắc chắn rằng không còn yêu cầu nữa bởi chương trình.

Để ngăn chặn chương trình hết bộ nhớ, chúng tôi phải miễn phí hoặc xóa bộ nhớ bằng cách xóa biến hoặc dữ liệu, điều này không cần thiết hơn trong chương trình. Chúng ta có thể xóa bộ nhớ trong Python bằng các phương thức sau.

Xóa bộ nhớ trong Python bằng phương pháp gc.collect()

Xóa bộ nhớ trong Python bằng cách sử dụng câu lệnh import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 0

Làm cách nào để giảm sử dụng RAM trong Python?

Làm thế nào để bạn phát hành bộ nhớ trong Python?

Python có tự động xóa bộ nhớ không?

Làm thế nào để tôi cho Python thêm RAM?

Xóa bộ nhớ trong Python bằng cách sử dụng câu lệnh import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 0

Cùng với phương thức import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 4, câu lệnh

import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 0 có thể khá hữu ích để xóa bộ nhớ trong quá trình thực hiện chương trình Python. Câu lệnh import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 0 được sử dụng để xóa biến trong Python. Trước tiên chúng ta có thể xóa biến như một số danh sách lớn, hoặc mảng, v.v., về việc chúng tôi chắc chắn rằng không còn yêu cầu nữa bởi chương trình.

Để ngăn chặn chương trình hết bộ nhớ, chúng tôi phải miễn phí hoặc xóa bộ nhớ bằng cách xóa biến hoặc dữ liệu, điều này không cần thiết hơn trong chương trình. Chúng ta có thể xóa bộ nhớ trong Python bằng các phương thức sau.

Phương pháp

import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 2 được sử dụng để xóa hoặc giải phóng bộ nhớ không được chấp thuận trong Python. Bộ nhớ không được cải tiến là bộ nhớ không thể truy cập và không thể được sử dụng. Đối số tùy chọn import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 3 là một số nguyên có giá trị dao động từ import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 4 đến import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 5. Nó chỉ định tạo các đối tượng để thu thập bằng phương pháp import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 4.

Trong Python, các vật thể tồn tại trong thời gian ngắn được lưu trữ trong thế hệ

import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 4 và các đối tượng có tuổi thọ dài hơn được lưu trữ trong thế hệ import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 8 hoặc import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 5. Danh sách được duy trì bởi bộ thu rác được xóa bất cứ khi nào import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 4 với giá trị import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 3 mặc định bằng import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 5 được gọi.

import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 7

Phương pháp import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 4 có thể giúp giảm việc sử dụng bộ nhớ và xóa bộ nhớ không được giới thiệu trong quá trình thực hiện chương trình. Nó có thể ngăn chặn chương trình hết bộ nhớ và bị sập bằng cách xóa bộ nhớ không thể truy cập dữ liệu.

import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 9

Mã ví dụ dưới đây trình bày cách sử dụng câu lệnh

import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a 0 để xóa biến.import numpy as np a= np.array([1,2,3]) del a

Để ngăn chặn chương trình hết bộ nhớ, chúng tôi phải miễn phí hoặc xóa bộ nhớ bằng cách xóa biến hoặc dữ liệu, điều này không cần thiết hơn trong chương trình. Chúng ta có thể xóa bộ nhớ trong Python bằng các phương thức sau.

Phương pháp

Làm cách nào để giảm sử dụng RAM trong Python?

Làm thế nào để bạn phát hành bộ nhớ trong Python? The longer the string, the more memory consumed, the less efficient the code becomes. Using join() can improve speed >30% vs '+' operator. There are other methods to improve speed and save memory, check details here.

Làm thế nào để bạn phát hành bộ nhớ trong Python?

Kết quả là, người ta có thể phải giải phóng bộ nhớ một cách rõ ràng trong Python. Một cách để làm điều này là buộc Trình thu thập rác Python phải phát hành bộ nhớ không sử dụng bằng cách sử dụng mô -đun GC. Người ta chỉ cần chạy GC. thu thập () để làm như vậy.force the Python garbage collector to release unused memory by making use of the gc module. One simply needs to run gc. collect() to do so.force the Python garbage collector to release unused memory by making use of the gc module. One simply needs to run gc. collect() to do so.

Python có tự động xóa bộ nhớ không?

Lập trình viên phải phân bổ thủ công bộ nhớ trước khi chương trình có thể sử dụng và phát hành nó khi chương trình không còn cần nó nữa.Trong Python, quản lý bộ nhớ là tự động!Python tự động xử lý việc phân bổ và giải quyết bộ nhớ.Python automatically handles the allocation and deallocation of memory.Python automatically handles the allocation and deallocation of memory.

Làm thế nào để tôi cho Python thêm RAM?

Python không giới hạn việc sử dụng bộ nhớ trên chương trình của bạn.Nó sẽ phân bổ nhiều bộ nhớ như chương trình của bạn cần cho đến khi máy tính của bạn hết bộ nhớ.Phần lớn bạn có thể làm là giảm giới hạn xuống nắp trên cố định.Điều đó có thể được thực hiện với mô -đun tài nguyên, nhưng đó không phải là thứ bạn đang tìm kiếm.reduce the limit to a fixed upper cap. That can be done with the resource module, but it isn't what you're looking for.reduce the limit to a fixed upper cap. That can be done with the resource module, but it isn't what you're looking for.