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我试图了解 python 如何使用内存来估计我一次可以运行多少个进程。现在我在具有大量内存(约 90-150GB 的可用内存)的服务器上处理大文件。
为了测试,我会在python中做一些事情,然后查看htop,看看它的用法是什么。
第 1 步:我打开一个 2.55GB 的文件并将其保存为字符串
with open(file,'r') as f:
data=f.read()
data = data.split('\n')
data=[data[x] for x in range(0,len(data)) if x%4==1]
l=[]
for b in range(0,len(data),len(data)/40):
l.append(data[b:b+(len(data)/40)])
data
:
用法 6059M
import os,sys
import psutil
process = psutil.Process(os.getpid())
import time
py_usage=process.memory_info().vms / 1000000000.0
in_file = "14982X16.fastq"
def totalsize(o):
size = 0
for x in o:
size += sys.getsizeof(x)
size += sys.getsizeof(o)
return "Object size:"+str(size/1000000000.0)
def getlines4(f):
for i, line in enumerate(f):
if i % 4 == 1:
yield line.rstrip()
def method1():
start=time.time()
with open(in_file,'rb') as f:
data = f.read().split("\n")
data=[data[x] for x in xrange(0,len(data)) if x%4==1]
return data
def method2():
start=time.time()
with open(in_file,'rb') as f:
data2=list(getlines4(f))
return data2
print "method1 == method2",method1()==method2()
print "Nothing in memory"
print "Usage:", (process.memory_info().vms / 1000000000.0) - py_usage
data=method1()
print "data from method1 is in memory"
print "method1", totalsize(data)
print "Usage:", (process.memory_info().vms / 1000000000.0) - py_usage
del data
print "Nothing in memory"
print "Usage:", (process.memory_info().vms / 1000000000.0) - py_usage
data2=method2()
print "data from method2 is in memory"
print "method2", totalsize(data2)
print "Usage:", (process.memory_info().vms / 1000000000.0) - py_usage
del data2
print "Nothing is in memory"
print "Usage:", (process.memory_info().vms / 1000000000.0) - py_usage
print "\nPrepare to have your mind blown even more!"
data=method1()
print "Data from method1 is in memory"
print "Usage:", (process.memory_info().vms / 1000000000.0) - py_usage
data2=method2()
print "Data from method1 and method 2 are in memory"
print "Usage:", (process.memory_info().vms / 1000000000.0) - py_usage
data==data2
print "Compared the two lists"
print "Usage:", (process.memory_info().vms / 1000000000.0) - py_usage
del data
print "Data from method2 is in memory"
print "Usage:", (process.memory_info().vms / 1000000000.0) - py_usage
del data2
print "Nothing is in memory"
print "Usage:", (process.memory_info().vms / 1000000000.0) - py_usage
method1 == method2 True
Nothing in memory
Usage: 0.001798144
data from method1 is in memory
method1 Object size:1.52604683
Usage: 4.552925184
Nothing in memory
Usage: 0.001798144
data from method2 is in memory
method2 Object size:1.534815518
Usage: 1.56932096
Nothing is in memory
Usage: 0.001798144
Prepare to have your mind blown even more!
Data from method1 is in memory
Usage: 4.552925184
Data from method1 and method 2 are in memory
Usage: 4.692287488
Compared the two lists
Usage: 4.692287488
Data from method2 is in memory
Usage: 4.56169472
Nothing is in memory
Usage: 0.001798144
method1 == method2 True
Nothing in memory
Usage: 0.004395008000000006
data from method1 is in memory
method1 Object size:1.718523294
Usage: 5.322555392
Nothing in memory
Usage: 0.004395008000000006
data from method2 is in memory
method2 Object size:1.727291982
Usage: 1.872596992
Nothing is in memory
Usage: 0.004395008000000006
Prepare to have your mind blown even more!
Data from method1 is in memory
Usage: 5.322555392
Data from method1 and method 2 are in memory
Usage: 5.461917696
Compared the two lists
Usage: 5.461917696
Data from method2 is in memory
Usage: 2.747633664
Nothing is in memory
Usage: 0.004395008000000006
最佳答案
我将建议您退后一步,以直接解决您的目标的方式来解决这个问题:从一开始就减少峰值内存使用。使用注定的方法开始之后,再多的分析和摆弄都无法克服;-)
具体来说,你在第一步走错了路,通过 data=f.read()
.现在已经是这样的情况,您的程序不可能扩展到完全适合 RAM 并有空闲空间(运行 OS 和 Python 等等)的数据文件。
您是否真的需要一次将所有数据都保存在 RAM 中?关于后续步骤的细节太少,但显然不是在开始时,因为您立即想扔掉您阅读的 75% 的行。
因此,请先逐步执行此操作:
def getlines4(f):
for i, line in enumerate(f):
if i % 4 == 1:
yield line
with open(file, 'r') as f:
data = list(getlines4(f))
data
中实现所有感兴趣的线路在一个巨大的吞咽中,也将行(或行的块)以增量方式提供给您的工作进程。我没有足够的细节来为此提出具体的代码,但请记住目标,你会明白的:你只需要足够的 RAM 来不断地向工作进程提供线路,并节省多少您需要将工作进程的结果保存在 RAM 中。无论输入文件大小如何,峰值内存使用量都可能不需要超过“微小”。
obmalloc.c
中的代码,你就无法解决它。 .作为一个开始。任何“摘要”都会遗漏对某些应用程序的微观行为实际上很重要的细节。
HHDDHHDDHHDDHHDDHHDDHHDDHHDDHHDDHHDDHHDDHHDDHHDDHHDDHHDD...
method1
他们倾向于“那样”交替,因为创建单个字符串对象需要为字符串对象 header 和字符串对象数据分别分配空间。当您继续丢弃您创建的字符串的 3/4 时,该空间的或多或少 3/4 可重用于 Python。但是没有一个字节可以返回到系统 C,因为仍然有实时数据散布在整个舞台上,其中包含您没有扔掉的字符串对象的四分之一(这里的“-”表示可重复使用的空间):
HHDD------------HHDD------------HHDD------------HHDD----...
method2
可以从
--------
获得它需要的所有内存
method1
遗留的孔即使你不扔掉
method1
结果。
关于python - 了解python中的内存使用情况,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50124621/
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