我可以找出导致我的 Python MemoryError 的分配请求吗？答案

【问题标题】：Can I find out the allocation request that caused my Python MemoryError?我可以找出导致我的 Python MemoryError 的分配请求吗？
【发布时间】：2019-02-24 17:32:57
【问题描述】：

上下文

我的小型 Python 脚本使用一个库来处理一些相对较大的数据。此任务的标准算法是动态规划算法，因此可能“幕后”库分配了一个大数组来跟踪 DP 的部分结果。事实上，当我尝试给它相当大的输入时，它会立即给出MemoryError。

最好不深入库的深度，我想弄清楚是否值得在具有更多内存的不同机器上尝试此算法，或者尝试减少我的输入大小，或者它是否丢失导致我尝试使用的数据大小。

问题

当我的 Python 代码抛出 MemoryError 时，我是否有一种“自上而下”的方式来调查我的代码尝试分配导致错误的内存大小，例如通过检查错误对象？

【问题讨论】：

这是对 MemoryError: airbrake.io/blog/python-exception-handling/memoryerror 的一个很好的概述。您使用的 DP 库是什么？超大输入的大小是多少？与博客文章中的强制越界类似，您可以尝试循环遍历并根据 N 分配内存，然后将其丢弃，直到失败。这会告诉你 N 在哪里发生故障。至于您的直接问题，“如何调查我的代码尝试分配导致错误的内存大小”，我没有立即看到任何明显的东西。有趣的问题！
@ScottSkiles，此时我的实际问题或多或少已通过近似/概率解决方案得到解决，这只是我对 Python 中错误对象的好奇。上下文只是为了弄清楚为什么人们可能会关心这个问题，并且大多与实际问题分开。该算法用于计算近似子字符串匹配的 Levenshtein 距离的变体，我的数据（如果我没记错的话）大约有一百万个字符。
从@ScottSkiles 引用的文章看来，您似乎可以在错误处理中使用psutil.virtual_memory() 来获取您正在寻找的内存使用数据。也就是说，我不知道根据您的问题从错误本身获取此信息的方法。
@ScottSkiles @benvc 如果你们中的任何一个愿意将关于psutil 的事实转化为答案，我很乐意接受并奖励赏金。
@benvc 继续。我正在旅行。

标签： python python-3.x error-handling out-of-memory

【解决方案1】：

您无法从 MemoryError 异常中看到，并且对于内存分配失败的任何情况引发异常，包括不直接连接到创建新 Python 数据结构的代码的 Python 内部;一些模块会创建锁或其他支持对象，这些操作可能会由于内存耗尽而失败。

您也不一定知道要使整个操作成功需要多少内存。如果库在操作过程中创建了多个数据结构，尝试为用作字典键的字符串分配内存可能是最后一根稻草，或者它可能会复制整个现有数据结构以进行突变，或者介于两者之间，但是此外，这并没有说明该过程的其余部分将需要多少内存。

也就是说，Python 可以使用tracemalloc module 为您提供有关正在分配哪些内存、何时以及何地的详细信息。使用该模块和实验方法，您可以估计完成数据集需要多少内存。

诀窍是找到可以完成流程的数据集。您希望找到不同大小的数据集，然后您可以测量那些数据结构需要多少内存。您可以使用tracemalloc.take_snapshot() 前后创建快照，比较这些数据集的快照之间的差异和statistics，也许您可以从该信息中推断出更大的数据集需要多少内存。当然，这取决于操作和数据集的性质，但如果有任何类型的模式tracemalloc 是您发现它的最佳机会。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用Pyampler 查看内存分配，但您需要在您正在使用的库中本地添加调试语句。假设是标准 PyPi 包，步骤如下：

在本地克隆包。

2 使用 Pyampler 的summary module。将以下内容放在主递归方法中，

   from pympler import summary
   def data_intensive_method(data_xyz)
       sum1 = summary.summarize(all_objects)
       summary.print_(sum1)
       ...

运行pip install -e .在本地安装编辑后的包。
运行您的主程序并在每次迭代时检查控制台的内存使用情况。

【讨论】：

【解决方案3】：

似乎MemoryError 没有使用任何关联数据创建：

def crash():
    x = 32 * 10 ** 9
    return 'a' * x

try:
    crash()
except MemoryError as e:
    print(vars(e))  # prints: {}

这是有道理的——如果没有记忆怎么办？

我认为没有简单的出路。您可以从 MemoryError 导致的回溯开始，并使用调试器进行调查，或者使用像 pympler 这样的内存分析器（或 cmets 中建议的 psutil）。

【讨论】：