Python 循环读取数据内存不足的解决方案

看代码吧~

import gc
for x in list(locals().keys())[:]:
    del locals()[x]
# del all_s_x, AE, AE_split, x_ticks, split
gc.collect()

补充：Python读取大文件的"坑“与内存占用检测

python读写文件的api都很简单，一不留神就容易踩”坑“。笔者记录一次踩坑历程，并且给了一些总结，希望到大家在使用python的过程之中，能够避免一些可能产生隐患的代码。

1.read()与readlines()：

随手搜索python读写文件的教程，很经常看到read()与readlines()这对函数。所以我们会常常看到如下代码：

with open(file_path, 'rb') as f:
    sha1Obj.update(f.read())

or

with open(file_path, 'rb') as f:
    for line in f.readlines():
        print(line)

这对方法在读取小文件时确实不会产生什么异常，但是一旦读取大文件，很容易会产生MemoryError，也就是内存溢出的问题。

Why Memory Error？

我们首先来看看这两个方法：

当默认参数size=-1时，read方法会读取直到EOF，当文件大小大于可用内存时，自然会发生内存溢出的错误。

同样的，readlines会构造一个list。list而不是iter，所以所有的内容都会保存在内存之上，同样也会发生内存溢出的错误。

2.正确的用法：

在实际运行的系统之中如果写出上述代码是十分危险的，这种”坑“十分隐蔽。所以接下来我们来了解一下正确用，正确的用法也很简单，依照API之中对函数的描述来进行对应的编码就OK了：

如果是二进制文件推荐用如下这种写法，可以自己指定缓冲区有多少byte。显然缓冲区越大，读取速度越快。

with open(file_path, 'rb') as f:
    while True:
        buf = f.read(1024)
        if buf:
            sha1Obj.update(buf)
        else:
            break

而如果是文本文件，则可以用readline方法或直接迭代文件（python这里封装了一个语法糖，二者的内生逻辑一致，不过显然迭代文件的写法更pythonic ）每次读取一行，效率是比较低的。笔者简单测试了一下，在3G文件之下，大概性能和前者差了20%.

with open(file_path, 'rb') as f:
    while True:
        line = f.readline()
        if buf:
            print(line)
        else:
            break
with open(file_path, 'rb') as f:
    for line in f:
        print(line)

3.内存检测工具的介绍：

对于python代码的内存占用问题，对于代码进行内存监控十分必要。这里笔者这里推荐两个小工具来检测python代码的内存占用。

memory_profiler

首先先用pip安装memory_profiler

pip install memory_profiler

memory_profiler是利用python的装饰器工作的，所以我们需要在进行测试的函数上添加装饰器。

from hashlib import sha1
import sys
@profile
def my_func():
    sha1Obj = sha1()
    with open(sys.argv[1], 'rb') as f:
        while True:
            buf = f.read(10 * 1024 * 1024)
            if buf:
                sha1Obj.update(buf)
            else:
                break
    print(sha1Obj.hexdigest())
if __name__ == '__main__':
    my_func()

之后在运行代码时加上** -m memory_profiler**

就可以了解函数每一步代码的内存占用了

guppy

依样画葫芦，仍然是通过pip先安装guppy

pip install guppy

之后可以在代码之中利用guppy直接打印出对应各种python类型（list、tuple、dict等）分别创建了多少对象，占用了多少内存。

from guppy import hpy
import sys
def my_func():
    mem = hpy()
    with open(sys.argv[1], 'rb') as f:
        while True:
            buf = f.read(10 * 1024 * 1024)
            if buf:
                print(mem.heap())
            else:
                break

如下图所示，可以看到打印出对应的内存占用数据：

通过上述两种工具guppy与memory_profiler可以很好地来监控python代码运行时的内存占用问题。

4.小结：

python是一门崇尚简洁的语言，但是正是因为它的简洁反而更多了许多需要仔细推敲和思考的细节。希望大家在日常工作与学习之中也能多对一些细节进行总结，少踩一些不必要的“坑”。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。