微信公众号搜"智元新知"关注
微信扫一扫可直接关注哦!

python – 为什么加载这个文件占用这么多内存?

试图将文件加载到python中.这是一个非常大的文件(1.5Gb),但我有可用的内存,我只想做一次(因此使用python,我只需要对文件进行一次排序,因此python是一个简单的选择).

我的问题是加载此文件会导致大量内存使用.当我将大约10%的行加载到内存中时,Python已经使用了700Mb,这显然太多了.脚本挂起大约50%,使用3.03 Gb的实内存(并缓慢上升).

我知道这不是排序文件最有效的方法(内存方式),但我只是想让它工作,所以我可以继续处理更重要的问题:D所以,下面的python代码导致了什么问题大量内存使用:

print 'Loading file into memory'
input_file = open(input_file_name,'r')
input_file.readline() # Toss out the header
lines = []
totalLines = 31164015.0
currentLine = 0.0
printEvery100000 = 0
for line in input_file:
    currentLine += 1.0
    lined = line.split('\t')
    printEvery100000 += 1
    if printEvery100000 == 100000:
        print str(currentLine / totalLines)
        printEvery100000 = 0;
    lines.append( (lined[timestamp_pos].strip(),lined[personID_pos].strip(),lined[x_pos].strip(),lined[y_pos].strip()) )
input_file.close()
print 'Done loading file into memory'

编辑:如果有人不确定,普遍的共识似乎是每个分配的变量会占用越来越多的内存.我在这种情况下“修复”了1)调用readLines(),它仍然加载所有数据,但每行只有一个’string’变量开销.这使用大约1.7Gb加载整个文件.然后,当我调用lines.sort()时,我将一个函数传递给key,该函数在选项卡上分割并返回正确的列值,转换为int.这在计算上是缓慢的,并且总体上是内存密集型的,但它可以工作.今天学到了关于变量分配的大量报道:D

最佳答案
这是对所需内存的粗略估计,基于从您的示例派生的常量.至少,您必须为每个分割线计算Python内部对象开销,以及每个字符串的开销.

它估计9.1 GB用于将文件存储在内存中,假设以下常量稍微偏离,因为您只使用了每行的一部分:

> 1.5 GB文件大小
> 31,164,015总线
>每行分成4个列表

码:

import sys
def sizeof(lst):
    return sys.getsizeof(lst) + sum(sys.getsizeof(v) for v in lst)

GIG = 1024**3
file_size = 1.5 * GIG
lines = 31164015
num_cols = 4
avg_line_len = int(file_size / float(lines))

val = 'a' * (avg_line_len / num_cols)
lst = [val] * num_cols

line_size = sizeof(lst)
print 'avg line size: %d bytes' % line_size
print 'approx. memory needed: %.1f GB' % ((line_size * lines) / float(GIG))

返回:

avg line size: 312 bytes
approx. memory needed: 9.1 GB

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


我最近重新拾起了计算机视觉,借助Python的opencv还有face_recognition库写了个简单的图像识别demo,额外定制了一些内容,原本想打包成exe然后发给朋友,不过在这当中遇到了许多小问题,都解决了,记录一下踩过的坑。 1、Pyinstaller打包过程当中出现warning,跟d
说到Pooling,相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”,在神经网络当中非常常见,通常用的比较多的一种是Max Pooling,具体操作如下图: 结合图像理解,相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小,即便是3x3,
记得大一学Python的时候,有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写,就琢磨了一个偷懒的好办法,用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码(偷懒)。以下是判断整数和复数的两段小代码: 相信看到这里,你也有所顿悟,能拓展出更多有意思的方法~
文章目录 3 直方图Histogramplot1. 基本直方图的绘制 Basic histogram2. 数据分布与密度信息显示 Control rug and density on seaborn histogram3. 带箱形图的直方图 Histogram with a boxplot on t
文章目录 5 小提琴图Violinplot1. 基础小提琴图绘制 Basic violinplot2. 小提琴图样式自定义 Custom seaborn violinplot3. 小提琴图颜色自定义 Control color of seaborn violinplot4. 分组小提琴图 Group
文章目录 4 核密度图Densityplot1. 基础核密度图绘制 Basic density plot2. 核密度图的区间控制 Control bandwidth of density plot3. 多个变量的核密度图绘制 Density plot of several variables4. 边
首先 import tensorflow as tf tf.argmax(tenso,n)函数会返回tensor中参数指定的维度中的最大值的索引或者向量。当tensor为矩阵返回向量,tensor为向量返回索引号。其中n表示具体参数的维度。 以实际例子为说明: import tensorflow a
seaborn学习笔记章节 seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。seaborn是matplotlib的高级封装,可以绘制有吸引力且信息丰富的统计图形。相对于matplotlib,seaborn语法更简洁,两者关系类似于numpy和pandas之间的关系,seabo
Python ConfigParser教程显示了如何使用ConfigParser在Python中使用配置文件。 文章目录 1 介绍1.1 Python ConfigParser读取文件1.2 Python ConfigParser中的节1.3 Python ConfigParser从字符串中读取数据
1. 处理Excel 电子表格笔记(第12章)(代码下载) 本文主要介绍openpyxl 的2.5.12版处理excel电子表格,原书是2.1.4 版,OpenPyXL 团队会经常发布新版本。不过不用担心,新版本应该在相当长的时间内向后兼容。如果你有新版本,想看看它提供了什么新功能,可以查看Open