Joblib 内存使用量不断增长答案

【问题标题】：Joblib memory usage keeps growingJoblib 内存使用量不断增长
【发布时间】：2017-11-09 23:58:12
【问题描述】：

我有以下问题。我的目的是处理一堆文档（将所有单词转换为正常形式，例如'was' --> 'be'、'were' --> 'be'、'went' --> 'go'）。这意味着，我需要打开一个目录中的每个文件，更改其内容并将其保存在另一个目录中。
由于这个过程很耗时，我决定在 joblib 的帮助下并行它。下面的代码可以正常工作（我的意思是，它可以执行它必须做的事情），但我遇到了内存方面的一个大问题。
它一直在不断增长！
它会一直增长，直到服务器上完全没有内存为止。

from joblib import delayed, Parallel

def process_text(text):
    # some function which processes
    # text and returns a new text
    return processed_text


def process_and_save(document_id):
    with open(path + document_id) as f:
        text = f.read()
    text = process_text(text)
    f = open(other_path + document_id, 'w')
    f.write(text)
    f.close()

all_doc_ids = # a list of document ids which I need to process

Parallel(n_jobs=10)(delayed(process_and_save)(doc_id) for doc_id in all_doc_ids)

我也试过把joblib改成multipricessing：

pool = Pool(10)
pool.map(process_and_save, all_doc_ids)

但情况却一模一样。

有什么方法可以解决这个问题吗？当然，主要问题是，为什么会发生这种情况？

谢谢！

附：文档非常小，并且在没有并行性的情况下运行时进程消耗的内存非常少。

【问题讨论】：

对于多处理，您可以显式终止所有生成的处理。对于joblib，我有同样的问题

标签： python-2.7 memory parallel-processing pool joblib

【解决方案1】：

这个内存泄漏问题似乎在 Joblib 的最新版本中得到了解决。

他们引入 loky 后端作为内存泄漏保护措施。

Parallel(n_jobs=10, backend='loky')(delayed(process_and_save)(doc_id) for doc_id in all_doc_ids)

来源：Memory Release after parallel

【讨论】：

【解决方案2】：

当您并行处理所有文档时，每个线程都将整个文件加载到内存中，因为read() 从内存中的整个文件创建一个字符串。

作为一种解决方法，您可以分块读取文件。见Lazy Method for Reading Big File in Python?

【讨论】：

我建议也逐行阅读，而不是将整个文件加载到内存中