温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

如何解决Python memory error的问题

发布时间:2021-08-04 11:01:39 来源:亿速云 阅读:903 作者:小新 栏目:开发技术

这篇文章将为大家详细讲解有关如何解决Python memory error的问题,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

一、逐行读取

如果你用pd.read_csv来读文件,会一次性把数据都读到内存里来,导致内存爆掉,那么一个想法就是一行一行地读它,代码如下:

data = []
with open(path, 'r',encoding='gbk',errors='ignore') as f:
  for line in f:
    data.append(line.split(','))
    
data = pd.DataFrame(data[0:100])

这就是先用with open把csv的每一行读成一个字符串,然后因为csv都是靠逗号分隔符来分割每列的数据的,那么通过逗号分割就可以把这些列都分离开了,然后把每一行的list都放到一个list中,形成二维数组,再转换成DataFrame。

这个方法有一些问题,首先读进来之后索引和列名都需要重新调整,其次很多数字的类型都发生了变化,变成了字符串,最后是最后一列会把换行符包含进去,需要用replace替换掉。

不知道为什么,用了这个操作之后,还是出现了Memory error的问题。基于这些缺点以及遗留问题,考虑第二种解决方案。

二、巧用pandas中read_csv的块读取功能

pandas设计时应该是早就考虑到了这些可能存在的问题,所以在read功能中设计了块读取的功能,也就是不会一次性把所有的数据都放到内存中来,而是分块读到内存中,最后再将块合并到一起,形成一个完整的DataFrame。

f = open(path)

data = pd.read_csv(path, sep=',',engine = 'python',iterator=True)
loop = True
chunkSize = 1000
chunks = []
index=0
while loop:
  try:
    print(index)
    chunk = data.get_chunk(chunkSize)
    chunks.append(chunk)
    index+=1

  except StopIteration:
    loop = False
    print("Iteration is stopped.")
print('开始合并')
data = pd.concat(chunks, ignore_index= True)

以上代码规定用迭代器分块读取,并规定了每一块的大小,即chunkSize,这是指定每个块包含的行数。

这个方法能够保持数据的类型,也不需要自己费心思去调整列名和index,比较方便。但不幸的是,我的还是出现了这个问题,如果你的用了这种方法还是出现memory error,你可以继续往下看。

三、扩充虚拟内存

我在运行代码的过程中发现,出现memory error错误的时候,其实我的内存只用到了40+%,所以其实不太可能会出现这个错误啊,所以我查了下,发现有说是内存被限制了,考虑关掉一些可能限制内存的软件啦,扩大虚拟内存啦,这些的。

扩大虚拟内存的方法(我的系统是win8,不过应该都大同小异):
1、打开 控制面板;
2、找到 系统 这一项;
3、找到 高级系统设置 这一项;
4、点击 性能 模块的 设置 按钮;
5、选择 高级面板,在 虚拟内存 模块点击更改;
6、记得 不要 选中“自动管理所有驱动器的分页文件大小”,然后选择一个驱动器,也就是一个盘,选中自定义大小,手动输入初始大小和最大值,当然,最好不要太大,更改之后能在查看盘的使用情况,不要丢掉太多空间。
7、都设置好之后,记得点击 “设置”, 然后再确定,否则无效,最后 重启电脑 就可以了。

悲剧的是我在设置完这一步之后还是出现了内存错误,到这一步就没有问题了的朋友就可以不用看下面一种解法了,如果还是有问题,可以接下来看。

四、更新Pandas和Numpy库为64位

如果你的Python用的是32位的,那么你的pandas和Numpy也只能是32位的,那么当你的内存使用超过2G时,就会自动终止内存。发现这个错误也是因为我察觉到报内存溢出的错误的时候,我的内存明明显示只用了40+%,然后错误提示是在pandas的core中,所以查了一下,发现原来还有这么个大坑。

解决方法就是:先检查一下你的python是多少位的,在shell中输入python,查看位数,如果是32位,那么就重装Python,装一个64位的,但同时你的库也需要重新装了。不过我执行完这一步之后,问题就完美解决了!

关于“如何解决Python memory error的问题”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI