Python 中的内存错误
当计算机系统用完 RAM 随机存取存储器
或内存来执行代码时,编程语言会引发内存错误。
如果它无法执行 Python 脚本,Python 解释器将为 Python 编程显示 MemoryError
异常。本文将讨论 Python 中的 MemoryError
。
Python 中的 MemoryError
当 Python 脚本填满计算机系统中的所有可用内存时,会引发内存错误。解决此问题的最明显方法之一是增加机器的 RAM
。
但购买新的 RAM 棒并不是这种情况的唯一解决方案。让我们看看这个问题的其他一些可能的解决方案。
切换到 64 位
安装 Python
通常,使用 32 位
安装时会发生 MemoryError
异常。32 位
Python 安装只能访问大约等于 4 GB
的 RAM。
如果计算机系统也是 32 位
,可用内存就更少了。在大多数情况下,甚至 4 GB
的内存就足够了。尽管如此,Python 编程仍然是一种多用途语言。
它被用于机器学习、数据科学、Web 开发、应用程序开发、GUI 图形用户界面
和人工智能等重要领域。
不应因此阈值而受到限制。要解决此问题,你所要做的就是安装 Python 编程语言的 64 位
版本。
64 位
计算机系统可以访问 2⁶⁴
不同的内存地址或 18-Quintillion 字节的 RAM。如果你有一个 64 位
计算机系统,你必须使用 64 位
版本的 Python 来发挥它的全部潜力。
Python 中的生成器函数
在从事机器学习和数据科学项目时,必须处理大量数据集。将如此庞大的数据集直接加载到内存中,对其执行操作并保存修改会很快填满系统的 RAM。
这种异常可能会导致应用程序出现严重的性能问题。解决此问题的一种方法是使用生成器。生成器即时或在需要时生成数据。
TensorFlow 和 Keras 等 Python 库提供了高效创建生成器的实用程序。还可以使用任何使用纯 Python 的库构建生成器。
要彻底了解 Python 生成器,请参阅本文。
在 Python 中优化你的代码
可以通过优化 Python 代码来解决 MemoryError
异常。优化包括以下任务:
-
通过释放或释放新的或分配的内存来摆脱垃圾和未使用的数据。
-
将更少的数据保存到内存中,并改为使用
generators
。 -
使用批处理技术
将海量数据集分解成更小的数据块
来计算更小的数据块以获得最终结果。这种技术通常用于训练巨大的机器学习模型,例如图像
分类器
、聊天机器人
、无监督学习
和深度学习
。 -
要解决问题,请使用最先进的算法和强大而先进的数据结构,例如图形、树、字典或地图。
-
使用
动态规划
保留预先计算的结果。 -
使用 Numpy、Keras、PyTorch 和 Tensorflow 等功能强大且高效的库来处理数据。
请注意,这些技术适用于所有编程语言,例如 Java、JavaScript、C 和 C++。
此外,优化提高了 Python 脚本的时间复杂度,大大提高了性能。