Python の明示的メモリ管理は大規模なデータ処理におけるメモリ エラーをどのように防ぐことができますか?

Python の明示的なメモリ管理: メモリ エラーの解決策

Python では、メモリ管理は通常、ガベージ コレクタ (GC) によって自動的に処理されます。 ）。ただし、複雑なデータ構造の場合、明示的にメモリを解放するとメモリ エラーを防ぐことができます。

質問:

プログラムは入力ファイルから三角形の大きなリストを作成し、それらを保存します。 OFF 形式で出力する前にメモリに保存します。ただし、リストのサイズによりメモリ エラーが発生します。

解決策:

未参照のメモリを明示的に解放するには、gc.collect():

import gc

gc.collect()

さらに、メソッドを呼び出す前に、del を使用して破棄するデータをマークします。 GC:

del my_array
del my_object
gc.collect()

追加メモ:

gc.collect() を使用しても、即時のメモリ解放は保証されません。
• 定期的に呼び出すgc.collect() を頻繁に実行すると、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。
• 使用gc.get_objects() を使用して、メモリを解放する前にどのオブジェクトがまだ参照されているかを確認します。

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