我曾经在 32 位操作系统上运行 32 位 python，每当我不小心将值附加到无限列表中的数组或试图加载太大的文件时，python 就会因内存不足错误而停止。但是，我现在在 64 位操作系统上使用 64 位 python，Python 没有给出异常，而是用完了所有最后一点内存并导致我的计算机卡住，因此我不得不重新启动它。
我查看了堆栈溢出，似乎没有控制内存使用或限制内存使用的好方法。例如，此解决方案:How to set memory limit for thread or process in python?限制了 python 可以使用的资源，但是将其粘贴到我想编写的每一段代码中是不切实际的。
我怎样才能防止这种情况发生？
最佳答案
我不知道这是否是除我以外其他人的解决方案，因为我的情况非常具体，但我想我会把它张贴在这里以防有人可以使用我的程序。
我有一个非常庞大的数据集，其中包含数百万行数据。通过 postgreSQL 数据库查询此数据后，我用完了很多可用内存(在使用 Python 3.x 64 位的 Windows 10 64 位 PC 上总共可用 63.9 GB)以及我使用的每个查询28-40 GB 的内存，因为数据行要保存在内存中，而 Python 对数据进行计算。我使用 psycopg2 模块连接到我的 postgreSQL。
我最初的程序是执行计算，然后将结果附加到一个列表中，我将在我的方法中返回该列表。我很快就在内存中存储了太多内容，我的 PC 开始崩溃(死机、退出 Windows、显示驱动程序停止响应等)。
因此我使用 Python Generators 改变了我的方法.由于我想将计算后的数据存储在我的数据库中，因此我会在完成计算后将每一行写入我的数据库。
def fetch_rows(cursor, arraysize=1000):
while True:
results = cursor.fetchmany(arraysize)
if not results:
break
for result in results:
yield result
通过这种方法，我将使用我的生成器计算我产生的结果:
def main():
connection_string = "...."
connection = psycopg2.connect(connection_string)
cursor = connection.cursor()
# Using generator
for row in fecth_rows(cursor):
# placeholder functions
result = do_calculations(row)
write_to_db(result)
但是，此过程确实需要您有足够的物理 RAM 来将数据存储在内存中。
我希望这能帮助遇到同样问题的人。
关于python - 64 位 python 填满内存，直到计算机死机而没有 memerror，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20592358/
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