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Python 实时检测自身内存占用

最近在做文本统计,用 Python 实现,遇到了一个比较有意思的难题——如何保存统计结果。

直接写入内存实在是放不下,十几个小时后内存耗尽,程序被迫关闭。如果直接写入数据库吧,每次写入又太慢了,本来就十几个小时了,这样下去就要往星期上数了,也不是个办法。

最后,我想到了一个两者兼顾的方案——用内存做缓冲,达到一定量之后一次性将当前所有数据合并到硬盘里。

但这样就有一个阈值,如何确定同步硬盘的时机,通常可以按照文件粒度进行处理,比如处理一个语料文件同步一次……但我的语料有大有小,大的有10GB,根本等不到那一刻内存就爆炸了,后来我想用统计数据量进行判断……可这又有点难以估计,小了吧频繁写入,缓存的意义就不大了,大了吧还没等到条目数量达到,内存就已经爆满。另外考虑到将来程序会运行在不同配置的设备上,让其他开发者根据自身情况计算这个阈值也有点太不友好,于是我想到了一个办法——不如让 Python 自己检测自己的内存占用,如果快满了(或者达到阈值),就同步写入硬盘一次。

对于其他开发者来说,自身设备的内存多大是很容易查看的,根据系统运行状况设置一个合理的阈值,相当方便。

要用 Python 监控自身内存占用,要使用 psutil 这个库来和系统进行交互,基本逻辑就是先拿到自己的 pid ,然后根据这个 pid 去跟系统获取进程信息。

比如我系统是 32GB 内存,那么我设置个 20GB 就相当安全,用 Python 进行统计语料,数据多到进程占用 20GB 内存了,就把当前的数据写入硬盘,同步统计数据,然后清空程序里的字典缓存释放内存。

——完美。

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