Python多进程内存问题

最新推荐文章于 2024-07-24 14:14:46 发布
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#python #多进程

本文探讨了在Linux与Windows系统中创建新进程时，子进程如何继承父进程内存的问题。在Linux环境下，子进程会完全复制父进程的内存，导致初始内存占用与父进程相同。而在Windows系统中，这一现象并不存在。

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在开辟新进程时，在Linux下，子进程会copy主进程中所有内存里的信息，也就是说，子进程开辟出来以后，内存占用量就和主进程一样。但是在Windows下不会有这个问题。

python内存泄漏解决
weixin_40777649的博客
04-21 2357
a.循环引用：当两个或多个对象相互引用时，如果没有妥善地处理，可能会导致内存泄漏。如果在程序中使用了大量的全局变量，或者没有及时释放不再使用的全局变量，可能会导致内存泄漏。c.长期运行的进程：长期运行的进程可能会因为长时间的运行而导致内存泄漏。例如，在一个循环中创建大量的对象，但没有及时释放，就会导致内存泄漏。如果在C代码中使用了动态分配的内存，但没有及时释放，就会导致内存泄漏。d.第三方库：使用第三方库时，如果没有正确地管理资源，可能会导致内存泄漏。例如，打开文件、数据库连接等资源没有正确关闭。
python多线程和多进程内存共享方式
qinshi501的博客
01-15 706
在Python中，多线程和多进程都有各自的内存管理机制，并且它们的内存共享方式也不同。对于多线程（threading模块），Python使用一个全局解释器锁（GIL）来确保同一时间只有一个线程在执行Python字节码。这意味着，虽然多个线程可以同时执行，但它们不能同时执行Python字节码。因此，多线程更适合IO密集型任务，而不是CPU密集型任务。在多线程中，每个线程都有自己的内存空间，它们之间不能直接共享内存。线程之间的通信通常通过全局变量、队列、管道等机制实现。
python程序memory error_如何处理“ MemoryError”？用Python代码
weixin_39608300的博客
12-05 318
I have some piece of python code which generates a MemoryError after a while. I know that it consumes a lot of memory.So, I decided to put the code within a try/except block so that the skeleton looks...
python出现memory error_请问大神们Python处理数据遇到memory error怎么办？
weixin_39874269的博客
12-05 511
要破这个东西，要先破你的算法。 先别说破这个词了。梳理你的算法，避免三重循环， 避免大量使用字典的多次嵌套。显然你的数据量巨大。还用这么耗内存，耗cpu的算法。只有算法改良了才能解决这个问题。即使给你c语编程，你都能把内存用光了。你把矩阵放在字典里，内存肯定吃不消。顺便说一下，你用的python应该是32位的。如果是64位的会好些。在python里，大数据处理一定要减少字典使用。如果字典项超过一定...
令人震惊的大坑——python多进程多日志运用logging模块时磁盘内存不足
热门推荐
李文良的博客
04-02 8万+
前言：最近写测试框架遇到了一个磁盘内存不足的问题，问题是多进程往同一个日志文件中写日志，由于我设置了日志文件大小，所以会面临不同进程对同一个文件进行读写，句柄泄漏导致磁盘空间无法释放，机器的磁盘被占满，在此记录一下解决办法。 遇到这个问题的时候我百度了一番，参考了两位博主的文章解决了问题： 1、https://www.cnblogs.com/luchuangao/p/logging.html 2、https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43224440/article/details/11
python多进程优化_池工作者的Python多进程 – 内存使用优化
weixin_39884412的博客
11-30 358
你的设计有点令人困惑.您正在使用N个工作池,然后将M个工作分解为N个大小为M / N的任务.换句话说,如果你完全正确,那么你就是在工作流程之上构建的池之上模拟工作进程.为什么要这么麻烦？如果要使用进程,只需直接使用它们即可.或者,将池用作池,将每个作业作为自己的任务发送,并使用批处理功能以适当(和可调整)的方式批处理它们.这意味着runMatch只需要一个needleID和needleCompan...
python多进程访问多个摄像头
12-20
在Python编程中，多进程是一种常见的并发执行方式，尤其在处理资源密集型任务时，如访问多个摄像头。本文将深入探讨如何使用Python的多进程和OpenCV库来同时读取和处理多个摄像头的视频流。 首先，我们看到代码中...
python多进程中的内存复制(实例讲解)
09-20
标题中的“python多进程中的内存复制”主要指的是在创建子进程时，Python会复制父进程的内存状态，包括全局变量、数据结构等。这种机制称为Copy-on-Write（写时复制）。当父进程和子进程都试图修改同一块内存时，...
python多进程重复加载的解决方式
09-18
根据给定的内容，我们可以了解到解决Python多进程重复加载问题的一种常见方法是将耗资源的加载操作封装在函数或者类中。这样做能够避免每次进程启动时都重新加载资源，因为Python的多进程是通过fork机制来实现的，当...
Python多进程分块读取超大文件的方法
09-21
### Python多进程分块读取超大文件的方法 在处理大数据时，经常遇到需要读取超大文件（例如几个GB甚至TB级别的文件）的需求。由于内存限制，直接将整个文件加载到内存中进行处理通常是不可行的。因此，采用分块读取...
记一次python 内存泄漏问题及解决过程
12-24
最近工作中慢慢开始用python协程相关的东西，所以用到了一些相关模块，如aiohttp, aiomysql, aioredis等，用的过程中也碰到的很多问题，这里整理了一次内存泄漏的问题 通常我们写python程序的时候也很少关注内存这个问题（当然可能我的能力还有待提升），可能写c和c++的朋友会更多的考虑这个问题，但是一旦我们的python程序出现了 内存泄漏的问题，也将是一件非常麻烦的事情了，而最近的一次代码中也碰到了这个问题，不过好在最后内存溢出不是我代码的问题，而是所用到的一个包出现了内存的问题，下面我通过一个简单的代码模拟出内存的问题，然后也会将解决的过程描述一下，希望能帮助到遇到
Python内存泄漏和内存溢出的解决方案
09-27
主要介绍了Python内存泄漏和内存溢出的解决方案，帮助大家维护后台进程，感兴趣的朋友可以了解下
shell for略写形式 执行结果不对请大牛帮帮看？？？？？？？
lklong123的专栏
01-16 171
#! /bin/bash for varible1 in {1..3}#for varible1 in 1 2 3do echo "Hello, Welcome $varible1 times "done 期望结果： Hello, Welcome 1 times Hello, Welcome 2 times Hello, Welcome 3 times 实际结果： Hello, W...
python处理大量数据时会是内存不足吗_使用Python多处理池时系统内存不足？
weixin_39531604的博客
12-05 489
我正在尝试使用Python中的多处理模块并行化我的代码以找到相似矩阵。我用小号的时候效果很好np.ndarray公司有10 X 15个元素。但是，当我把我的np.ndarray公司对于3613x7040个元素，系统内存不足。在下面是我的代码。在import multiprocessingfrom multiprocessing import Pool## Importing Jacard_simi...
python运行内存不足_Python非常大的集合.如何避免内存不足异常？
weixin_39697096的博客
12-20 1309
我使用Python集合来存储唯一对象.每个对象都重写了__hash__和__eq__.该集包含近20万个对象.该集本身占用了近4 GB的内存.它在超过5 GB的机器上运行良好,但现在我需要在只有3 GB RAM的机器上运行该脚本.我重写了一个脚本到C# – 实际上从同一个源读取相同的数据,把它放到一个CLR模拟的集合(HashSet)而不是4 GB,它花了近350 MB,而脚本执行的速度相对相同(...
python运行内存不足_Python内存不足（使用后缀树）
weixin_39838231的博客
12-20 1728
我遇到了一些代码问题。请记住，我是一个糟糕的程序员，所以我的解决方案可能不是很有说服力(很可能是我内存不足的原因-我有4G字节，而脚本会慢慢填充它)。在问题就在这里。我在一个目录里有大约3500个文件。每个文件由一行组成，其中可能包含相对较少或很多字符，没有空格(最小的文件为200字节，最大的为1.3兆字节)。我要做的是在这两个文件之间找到一个公共的子串，每次两个文件的长度是固定的(在下面的代码中...
multiprocessing.Pool创建多进程，导致内存不断攀升的解决方法
Rhiney_97的博客
07-24 1259
使用multiprocessing.Pool创建多进程时，每个进程占用内存不断攀升的解决方案
python内存泄漏浅析
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11-26 4953
python内存泄漏
python内存处理和常见的内存泄漏场景
AutotestProject
12-06 560
*循环引用检测：**若对象之间存在相互引用，则对象间将形成一个环状结构，使得引用计数不会降为零，因此内存无法被自动回收，导致内存泄漏。：采用gc.collect()进行手动强制执行垃圾回收，采用变量赋值为空，等待下一轮python自动回收，采用del变量，直接删除。**引用计数(reference count)：**垃圾回收机制会记录每个对象被其他对象所引用的次数。
python 多进程 共享内存
最新发布
02-07
### Python 多进程间的共享内存实现与使用 为了减少应用程序的内存占用并提高性能，在Python中可以利用`multiprocessing`模块中的共享内存在多个进程中传递数据。下面展示了一个简单的例子来说明如何创建和访问共享内存对象。 #### 创建共享数组 当需要在不同子进程之间共享数值型的数据时，可以通过`Array`类实例化一个共享数组： ```python from multiprocessing import Process, Array def f(n, a): n.value = 3.1415927 # 修改共享变量n的值 for i in range(len(a)): a[i] = -a[i] if __name__ == '__main__': num = Array('d', [0.0, 0.0]) # 定义双精度浮点数类型的共享数组num arr = Array('i', range(10)) # 定义整数类型的共享数组arr p = Process(target=f, args=(num[0], arr)) p.start() p.join() print(num[:]) print(arr[:]) ``` 这段代码展示了两个共享数组的定义方式以及它们作为参数被传递给新启动的工作函数f的方式[^1]。 #### 使用Value进行单个值共享 对于只需要跨进程共享单一简单类型（如int、float等），可以直接采用`Value`方法: ```python from multiprocessing import Value counter = Value('i', 0) # 初始化计数器为零 with counter.get_lock(): counter.value += 1 # 增加计数器的值 ``` 这里需要注意的是，在修改共享资源之前应当获取锁以防止竞争条件的发生。 #### 跨平台兼容性的注意事项 值得注意的是，上述提到的方法适用于Unix-like系统；而在Windows上，则可能需要额外考虑一些细节差异，因为其底层机制有所不同。因此建议开发者们根据实际运行环境调整相应的配置选项。
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