Python程序占用内存不断增加

最新推荐文章于 2025-05-08 11:23:47 发布
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分类专栏： Python使用技巧
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/leogo17/article/details/81811263
本文介绍了一种Python程序中出现内存占用不断攀升的情况，并详细解释了如何定位问题所在。最终发现是因为未注释掉matplotlib画图代码导致的问题，通过简单的代码调整解决了内存泄漏。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

      最近在跑python程序时，出现占用的内存不断增加，从最开始的2GB左右，一直增加，达到几十GB，导致服务器非常卡顿。

      通过调试，最终发现：在debug的时候，写了一些调用matplotlib来画图的程序，在正式运行的时候没有注释这一部分代码，导致一直在创建新的画图界面。注释这些代码即可解决内存不断增加的问题。

Python 进程内存增长解决方案
BaishanCloud的博客
07-31 1万+
作者简介： 张炎泼（XP） 白山云科技合伙人兼研发副总裁，绰号XP。 张炎泼先生于2016年加入白山云科技，主要负责对象存储研发、数据跨机房分布和修复问题解决等工作。以实现100PB级数据存储为目标，其带领团队完成全网分布存储系统的设计、实现与部署工作，将数据“冷”“热”分离，使冷数据成本压缩至1.2倍冗余度。 张炎泼先生2006年至2015年，曾就职于新浪，负责Cross-ID
Python 监控程序的内存占用量
酒酿小圆子呀～
04-23 1819
这里，输出的内存占用量以字节byte为单位。
【python】python跑长时间脚本运行导致的内存和CPU的占用高的解决
自动人生博客
07-26 1万+
python 脚本占用内存和cpu使用率高的情况
解决Pycharm内存一直升高卡死、反应慢、CPU占用高
探讨探讨
05-08 4072
注意：恢复默认设置后，所有配置都没了，插件也得重新装，还得重新创建项目（重新打开原来的项目就可以了）。不过别担心，这不影响之前的项目，只是Pycharm的配置回到初始状态，原来的解释器还能用，依赖库也都在。我之前在网上试了好多方法都没用，一打开Pycharm，内存就不断往上涨，最后直接卡死，也搞不清原因，估计是设置出了问题。后来终于找到解决办法了，把Pycharm恢复成默认设置，问题就没了，它也恢复正常了。
python代码运行内存一直增加
zingghalo的博客
10-13 734
【代码】python代码运行内存一直增加/内存不够用，几种解决方式。
python memory usage_python程序内存泄漏调试记录（转）
weixin_39602967的博客
12-08 463
问题描述调试python程序时，用下面这段代码，可以获得进程占用系统内存值。程序跑一段时间后，就能画出进程对内存的占用情况。def memory_usage_psutil():# return the memory usage in MBimport psutil,osprocess = psutil.Process(os.getpid())mem = process.memory_info()[...
Python程序运行时所占内存越来越大
气派飞鹰的博客
07-28 1344
最近用python刷一个数据集，内存就是越来越大，不知道为什么，尝试了网络上各种方法都不行，最后决定用python的多进程实现，每次进程结束后会自动释放该进程所有内存，终于算是解决了。
【解决】Python程序运行时所占内存越来越大
热门推荐
qq_41858149的博客
10-29 2万+
【解决】在编写Python程序时发现我的程序运行时所消耗的内存会越来越大，我针对这个问题进行了多方面尝试，最终成功解决了它。
浅谈Python 对象内存占用
09-21
### 浅谈Python对象内存占用 在探讨Python对象内存占用之前，我们首先需要理解Python语言的一个核心特性：**一切...理解这些基础知识对于优化Python程序的性能具有重要意义，尤其是在处理大量数据或进行高性能计算时。
对python程序内存泄漏调试的记录
01-20
调试python程序时，用下面这段代码，可以获得进程占用系统内存值。程序跑一段时间后，就能画出进程对内存的占用情况。 def memory_usage_psutil(): # return the memory usage in MB import psutil,os process =...
Memory Profiler - Python 程序内存占用分析工具-python
06-18
Memory Profiler 这是一个python模块，用于监控进程的内存消耗以及python程序的内存消耗的逐行分析。 它是一个纯 python 模块，它依赖于 psutil 模块。 安装 通过 pip 安装： $ pip install -U memory_profiler 该...
linux运行python程序占用内存越来越大_Linux上的Python内存消耗：物理和虚拟内存正在增长，而堆大小仍然是sam...
weixin_42515014的博客
01-27 1297
我正在研究用Python编写的某种系统服务(实际上它只是一个日志解析器)。这个程序应该持续工作很长一段时间(希望我指的是没有失败和需要重新启动的日子和星期)。这就是我为什么担心内存消耗的原因。我将不同站点的进程内存使用情况的不同信息组合成一个简单的函数：#!/usr/bin/env pythonfrom pprint import pprintfrom guppy import hpyfrom d...
python内存不断增加_随着时间的推移，Python进程内存不断增长
weixin_39690972的博客
12-05 434
My python code process memory increases dynamically as it stores dynamic data in list, dictionary and tuples wherever necessary. Though all those dynamic data is cleared physically in their variables ...
python内存不断增长
卟灵卟灵哒的博客
12-31 5002
问题：python进程在10分钟之内，内存从35%涨到98% 1.内存泄漏的几种常见情况 对象一直被全局变量所引用, 全局变量生命周期长. 垃圾回收机被禁用或者设置成debug状态, 垃圾回收的内存不会被释放. 也是非常罕见的内存泄露的方式 2.查看python内存泄露的工具 gc: python内置模块, 函数少功能基本, 使用简单 objgraph: 可以绘制对象引用图, 对于对象种类较少, 结构比较简单的程序适用,安装绘图库比较麻烦 guppy: 可以对堆里边的对象进行统计, 算是比较实用 py
pyhton打包exe执行内存不断增长问题
weixin_45082972的博客
06-02 887
python打包执行内存增长问题
python interactive 清空内存_python 进程内存增长问题, 解决方法和工具
weixin_39639600的博客
11-23 476
python 进程内存增长问题, 解决方法和工具表现运行环境:# uname -aLinux ** 3.10.0-327.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov 19 22:10:57 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux# python2 --versionPython 2.7.5# cat /etc/*-releaseCentOS Linu...
python内存持续增长_python内存增长问题
weixin_31572189的博客
12-24 1249
如果你的程序没有调用什么特殊的库，只是用了很平常的库，而且使再循环很多的情况下，那么建议你把循环里的程序拆出来，写成一子函数，循环子函数。如下面格式：for (循环)子函数这样程序每次循环的是子函数然后循环完子函数程序会自动搜集所有的子函数变量，这样保证了每次循环的残留最小。如果还是不行，下面是我搜集的一些资料。python升级到2.7.13函数执行的结尾加上这个即可for x in loca...
python内存一直增加_Python-内存泄漏 持续增长 检查点
weixin_39614754的博客
12-10 656
仅个人目前遇见的内存问题, 可能不适用所有问题一下只是简单的实例代码, 可能跑不起来, 只是看看可变变量参数小例子:def foo(a, b=[]):b.append(a)printb#input: foo(1)output: [1]#input: foo(2)output: [1,2]解释说明:官方文档中的一句话：Default values are computed once, then re...
python程序占用内存高_如何优化Python占用的内存，面试必学
weixin_39612726的博客
11-29 707
如果程序处理的数据比较多、比较复杂，那么在程序运行的时候，会占用大量的内存，当内存占用到达一定的数值，程序就有可能被操作系统终止，特别是在限制程序所使用的内存大小的场景，更容易发生问题。下面我就给出几个优化Python占用内存的几个方法。说明：以下代码运行在Python3。这里还要注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你没有2020最新python入门到...
如何增加Python程序的内存
最新发布
08-02
<think>我们面对的问题是Python程序因内存不足而报错（MemoryError），用户希望增加程序可用内存。根据引用[1]，操作系统为应用程序（包括Python）提供了虚拟内存层。因此，我们可以从系统层面和程序优化层面来增加可用内存。 解决方案： 1. **系统级内存分配调整** - **增加物理内存**：最直接的方法是升级计算机的物理内存（RAM）。 - **调整虚拟内存（交换空间）**：在操作系统中增加交换文件（swap file）的大小，这样当物理内存不足时，系统可以将部分内存数据交换到磁盘上。例如，在Linux系统中，可以使用`sudo fallocate -l 8G /swapfile`创建一个8GB的交换文件，然后激活它（具体步骤需查系统文档）[^1]。 2. **使用64位Python解释器** - 如果使用的是32位Python，那么程序最多只能使用4GB内存（实际通常只能访问2GB左右）。切换到64位Python可以突破这个限制，访问更多的内存（取决于操作系统和物理内存大小）[^1]。 3. **优化数据结构** - 根据引用[3]，选择合适的数据结构可以显著减少内存占用。例如： - 使用数组（array模块）代替列表存储数值类型数据，因为数组更紧凑。 - 使用生成器（generator）代替列表，特别是在处理大量数据时，生成器不会一次性将所有数据加载到内存。 - 使用`__slots__`在类中定义固定属性，减少对象的内存开销。 4. **分块处理大数据** - 引用[2]提到，对于大型数据集，可以使用分块（chunk）处理。例如，Pandas的`read_csv`函数支持`chunksize`参数，允许我们逐块读取和处理数据，而不是一次性加载整个文件到内存。 5. **使用外部存储** - 引用[2]还提到，可以利用磁盘空间处理数据。例如： - 使用数据库（如SQLite）存储中间数据。 - 使用专门的库（如Dask）进行分布式计算，它可以将数据分散到多个节点或磁盘上。 6. **内存映射文件** - 使用`mmap`模块将文件映射到内存，这样文件内容可以像内存一样访问，但操作系统会根据需要将部分内容从磁盘加载到内存，从而减少内存压力。 7. **垃圾回收** - 手动触发垃圾回收（`gc.collect()`）并删除不再需要的大对象（使用`del`语句），以释放内存。 8. **使用内存分析工具** - 使用内存分析工具（如`memory_profiler`）找出内存消耗大的部分，进行针对性优化。 9. **使用更高效的数据格式** - 例如，使用NumPy数组代替Python列表存储数值数据，因为NumPy数组更高效且占用更少内存。 10. **限制程序的内存使用** - 在资源受限的情况下，可以设置程序的最大内存使用量，并在接近上限时主动释放内存或保存中间结果到磁盘。 具体步骤示例（分块处理大文件）： ```python import pandas as pd # 分块读取大文件 chunk_size = 100000 # 每次读取10万行 chunks = pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size) for chunk in chunks: # 处理每个数据块 process(chunk) # 释放内存 del chunk ``` 注意事项： - 在调整系统级内存设置时，需要管理员权限。 - 增加交换空间可能会降低程序运行速度（因为磁盘访问比内存慢）。 通过上述方法，我们可以从硬件、操作系统和程序三个层面来增加Python程序可用的内存。 §§相关问题§§ 1. 如何监控Python程序的内存使用情况？ 2. 有哪些常见的内存泄漏原因及解决方法？ 3. 如何优化Python代码以减少内存占用？</think>### 如何增加Python程序的内存分配 要解决Python程序的内存不足问题，可从系统级、程序级和数据结构三个层面优化内存分配： #### 一、系统级内存扩展（物理/虚拟内存） 1. **增加物理内存** - 直接升级服务器/计算机的RAM硬件 - 64位系统支持更大内存寻址空间（理论值$2^{64}$字节）[^1] 2. **扩展虚拟内存（交换空间）** **Linux系统**: ```bash # 创建8GB交换文件 sudo fallocate -l 8G /swapfile sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile ``` **Windows系统**： 控制面板 → 系统 → 高级系统设置 → 性能设置 → 高级 → 虚拟内存更改 3. **使用64位Python解释器** - 32位Python最大仅支持4GB内存（实际约2-3GB可用） - 验证Python位数： ```python import platform print(platform.architecture()) # 应显示('64bit', ...) ``` #### 二、程序级内存优化 1. **分块处理大数据** 使用流式处理避免全量加载（参考引用[2]）： ```python import pandas as pd # 分块读取100万行/块 for chunk in pd.read_csv('huge_file.csv', chunksize=1_000_000): process(chunk) ``` 2. **内存映射技术** 使用`mmap`直接操作磁盘文件： ```python import mmap with open('large_file.bin', 'r+b') as f: mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0) data = mm.read(1024) # 按需读取片段 ``` 3. **手动垃圾回收** ```python import gc large_object = load_huge_data() process(large_object) del large_object # 显式删除 gc.collect() # 强制回收 ``` #### 三、数据结构优化（引用[3]） | 数据结构 | 内存优化方案 | 适用场景 | |------------------|---------------------------------------|-----------------------| | 列表/数组 | 使用`array`模块替代`list` | 数值型数据存储 | | 字符串 | 用生成器代替字符串拼接 | 日志处理/文本分析 | | 字典 | 使用`__slots__`限定类属性 | 大量对象实例的场景 | | 树形结构 | 改用B-Tree等磁盘友好结构 | 数据库索引 | | 图结构 | 邻接表代替邻接矩阵 | 稀疏网络数据 | #### 四、分布式内存扩展 1. **Dask分布式计算** ```python import dask.dataframe as dd df = dd.read_csv('s3://bucket/*.csv') # 分布式加载 result = df.groupby('id').mean().compute() ``` 2. **Redis内存数据库** ```python import redis r = redis.Redis() r.set('large_data', pickle.dumps(data)) # 内存存储 ``` #### 五、云平台解决方案 - AWS/Azure/GCP提供TB级内存实例 - 使用Kubernetes内存弹性伸缩： ```yaml # Kubernetes部署配置 resources: requests: memory: "64Gi" limits: memory: "128Gi" ``` > **关键建议**：优先优化程序内存效率（成本$O(1)$），硬件扩容作为最后手段。实测中，数据结构优化常可减少$50-70\%$内存占用[^3]。
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