Pycharm卡顿，给Pycharm分配更多的内存

最新推荐文章于 2025-10-14 11:18:45 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-14 11:18:45 发布 · 5k 阅读

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#pycharm #ide #python

今天跑提取数据时发现pycharm速度不是一般的慢，查了一下可能是pycharm分配内存不够索赔导致的。所以突发奇想给同志们说一下怎么为Pycharm分配更多的内存空间

1.找到修改内存地点

2.对数值进行修改

这里原本是2048m，相当于2G左右，现在我给它分配4G左右，保证它流畅到飞起。

3.重启Pycharm就好了！

确定要放弃本次机会？

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解决PyCharm运行缓慢和卡顿问题

2301_79366177的博客

09-22

6822

在PyCharm的设置中，导航到"Project" -> “Project Structure”，然后在"Excluded"标签页中添加您希望排除的文件或目录。禁用您不需要的语言服务可以减少资源的使用并提高性能。这可能会导致开发效率下降，所以在本篇文章中，我将介绍一些常见的解决方法，帮助您优化PyCharm的性能。检查您安装的插件列表，并将不必要的插件禁用或删除，以提高PyCharm的响应速度。请记住，优化PyCharm的性能是一个逐步的过程，可能需要尝试不同的方法才能找到适合您环境的最佳解决方案。

IDE中内存不足的报错解决方案

shejizuopin的博客

06-11

3069

增加JVM内存分配：修改文件，增加-Xmx值。关闭不必要的插件：卸载或禁用不常用插件。优化项目结构：拆分项目、优化依赖加载。清理缓存和临时文件：定期清理IDE缓存。监控内存使用情况：启用内存指示器，实时监控内存占用。高级优化：调整JVM参数、使用远程开发。通过以上方法，可以有效解决IDE内存不足的问题，提升开发效率和程序运行速度。

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Pycharm 内存设置（解决内存不足的问题）

2403_88854014的博客

04-09

1万+

相信大家在使用Pycharm的过程中一定经常会出现报内存不足的问题吧，别慌，这篇文章带你彻底解决该问题。

【Python从入门到精通】--Pycharm增加内存

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829

PyCharm常提示内存不足导致卡顿，可通过两种方法解决：1）调整IDE内存至8192MB（2的幂次方）：在帮助→更改内存设置中修改；2）启用内存监控：视图→外观→状态栏微件→勾选内存显示器，重启后即可查看实时内存使用情况。这些操作可优化IDE性能，缓解运行卡顿问题。

对pycharm 修改程序运行所需内存详解

09-19

今天小编就为大家分享一篇对pycharm 修改程序运行所需内存详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

增加pycharm运行内存

Cecidit_824的博客

11-22

4757

使用pycharm时常出现 the IDE is running low on memory 的问题，表示pycharm这款IDE使用内存不足，需要在系统内存充足的情况下扩充IDE memory。右下角会出现（X of 750m）左边数字为已使用IDE memory，右边数字为总共的IDE memory，初始为750M，如果pycharm出现卡顿，左边的数字将会逼近右边数字。

pycharm

weixin_45536181的博客

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pycharm使用方法

配置pycharm内存

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07-21

3775

1.找到pycharm安装目录的bin文件夹:D:\IDEA\PyCharm 2020.1.1\bin 2.找到vmopions文件,用记事本打开 3. -Xms512m 最小内存 -Xmx2048m 最大内存以自己电脑配置决定

浅谈pycharm出现卡顿的解决方法

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liux终端运行pycharm卡顿

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如何确定 PyCharm 卡顿的具体原因？

06-12

例如，增加 `-Xmx` 参数值以分配更多内存[^4]。 ```properties # 调整 JVM 内存分配 -Xms512m -Xmx4096m -XX:ReservedCodeCacheSize=1024m ``` ### 示例代码：调整 JVM 参数上述代码块展示了如何修改 JVM 参数以...

jetbrains卡顿（Pycharm等全家桶）终极解决方案，肯定解决！非常肯定！

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2203

话越短，越有用，一共四种方案，肯定能解决！！！非常肯定！！下面四种解决方案，笔者按照实际体验后的结果，按照优先级从高到低排序。你只要按顺序试试就知道了。

PyCharm2021-2022版本如何修改配置内存大小？解决PyCharm内存卡死的问题（保姆级图文并茂）

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现在的电脑标配都8G以上内存了，不过很多IDE仍然是以低配电脑为标准，去配置软件占用硬件的程度因为内存会直接影响到软件的性能，可以通过手动去设置大内存一、首先启动虚拟机进入pychram的bin目录，可以看到2个以vmoptions为后缀的文件如果你的是64位系统，则打开pycharm64，反则是pycharm用vim打开如图所示，Xms128m是最小内存，Xmx750m是最大内存 ...

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作为一个负责任的程序员，我们知道在为变量分配内存时，是在借用系统资源，在用完之后，应该释放借用的系统资源。Python解释器承担了内存管理的复杂任务，这大大简化了应用程序的编写。3.1 引用计数要保持追踪内存中的对象，Python使用了引用计数这一简单技术。也就是说Python内部记录着所有使用中的对象各有多少引用。一个内部跟踪变量，称为引用计数器。每个对象各有多少个引用，简称引用计数。当对象被创建时，就创建了一个引用计数，当这个对象不再需要时，也就是说，这个对象的引用计数变为0时，它被垃圾回收。

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编辑PyCharm安装目录下PyCharm 4.5.3\bin下的pycharm.exe.vmoptions文件，如下 -server -Xms128m -Xmx512m -XX:ReservedCodeCacheSize=240m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=50 -ea -Dsun.io.useCanonCac...

python内存不足

09-03

Python在处理海量数据时可能会因为内存不足导致程序崩溃。为了有效地优化Python内存使用，有几种方法可以尝试。首先，Python的垃圾回收机制会自动回收不再使用的内存，但对于一些大的对象，垃圾回收可能需要更长时间才能释放内存。因此，我们可以手动删除这些大的对象，以便更快地回收内存。例如，可以使用以下代码删除一个大的数据对象并手动触发垃圾回收： ``` import pandas as pd import gc data = pd.read_csv('data.csv') # 使用 data 进行数据分析 del data gc.collect() ``` 其次，使用NumPy和Pandas这样的优化库可以减少内存的使用。NumPy和Pandas针对数据处理做出了很多优化，包括内存使用和计算速度等方面。例如，使用NumPy来处理矩阵和Pandas来处理表格等数据结构，可以更有效地利用内存。下面是一个使用NumPy计算矩阵均值的示例： ``` import numpy as np data = np.random.rand(10000, 10000) mean = np.mean(data) print(mean) ``` 最后，可以考虑分块处理数据。当处理海量数据时，可以将数据分成多个较小的块进行处理，以减少内存占用。这样可以避免一次性加载整个数据集到内存中。具体的实现方法可以根据具体的数据处理任务进行调整。综上所述，可以通过手动删除大的对象、使用优化库如NumPy和Pandas以及分块处理数据来优化Python的内存使用，从而避免内存不足的问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [内存不够用？Python优化内存利器](https://blog.youkuaiyun.com/qq_33885122/article/details/131134007)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]