python 内存占用过多问题及其解决方案

原创

用户11021319

发布于 2024-03-26 09:47:52

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发布于 2024-03-26 09:47:52

1、问题背景 近期，一位 Python 开发者遇到了一个棘手的问题，他在开发过程中编写了一个能够穷举生成具有一定特征的矩阵的递归函数。然而，这个函数在运行时会占用过多的内存，导致服务器内存不足而被终止。

2、解决方案

为解决以上问题，该开发者尝试了以下方法：

（1）避免矩阵副本的内存引用。在 heavies() 函数中，每次生成的矩阵都会被复制一份副本，然后继续生成更多的矩阵。这种方式会导致大量的副本占据内存，从而导致内存占用过高。为了解决这个问题，可以在函数中使用一种叫做“生成器”（generator）的特殊函数类型。生成器可以生成一组值，但只在需要时才计算这些值。这样就可以避免生成大量的副本，从而减少内存占用。

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):
    # 返回所需特征的矩阵的一列
    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):
            # 对矩阵执行其他操作

（2）调整垃圾回收器（GC）的阈值。Python 具有垃圾回收器（GC），负责回收不再被引用的对象所占用的内存空间。调整 GC 的阈值，可以使 GC 更频繁地回收内存，从而减少内存占用。

import gc

# 设置内存回收阈值（单位：字节）

gc.set_threshold(100 * 1024 * 1024)

# 调用垃圾回收器，释放内存
gc.collect()

（3）将递归函数重写为迭代函数。递归函数在调用时会创建新的函数栈帧，如果递归深度过大，就会导致栈溢出。将递归函数重写为迭代函数可以避免栈溢出，从而减少内存占用。

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):
        # 对矩阵执行其他操作

经过以上优化后，该开发者成功解决了内存占用过高的

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