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python - 使用 multiprocessing.Pool 泄漏内存，即使在 close() 之后

coder 2024-07-01 原文

我在 Python 脚本中加载 12 个 XML 文件(每个 30-80MB):

import xml.etree.ElementTree as ET
files = ['1.xml', '2.xml', ..., '11.xml', '12.xml']
trees = [ET.parse(f) for f in files]

这大约需要 50 秒才能运行。我会运行它几次，所以我想我会尝试通过多处理来加速它:

import multiprocessing    
trees = [None] * len(files)

def _parse_(i):
    return (i, ET.parse(files[i]))

def _save_((i, tree)):
    trees[i] = tree

def concurrent_parse():
    pool = multiprocessing.Pool()
    for i in range(len(files)):
        pool.apply_async(func=_parse_, args=(i,), callback=_save_)
    pool.close()
    pool.join()

现在运行时间为 30 秒，这是一个不错的改进。但是，我从 shell 运行所有这些，然后以交互方式处理数据。在第一个非并发版本完成后，Python 的内存使用量达到了 1.73GB。并发后，内存使用量为2.57GB。

我是使用多处理的新手，所以如果我错过了一些基本的东西，请原谅我。但是在使用 Pool 后丢失内存的所有其他问题都指向我正在执行的调用 close() 失败。

PS - 如果这是加载 12 个 XML 文件的一种非常愚蠢的方式，请随意说出来。

最佳答案

我不确定这实际上是一个泄漏，并行实现将需要更多内存来同时保存所有文件。然后 python 可能会删除对象但不会将内存返回给操作系统，这看起来像 python 使用的内存多于现有对象所需的内存。
那么如果多次运行 concurrent_parse() 会发生什么？如果内存使用量是恒定的，则不是泄漏。如果内存在每次运行后增加，那么这是一个问题，您可能需要查看此线程以获取有关跟踪泄漏的信息 - Python memory leaks .

关于python - 使用 multiprocessing.Pool 泄漏内存，即使在 close() 之后，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8777324/

multiprocessing即使section使用量parsepythonxmlmemory-leaks

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