這篇文章主要講解了Python實時檢測自身內(nèi)存占用的方法，內(nèi)容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。

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前言

最近在做文本統(tǒng)計，用 Python 實現(xiàn)，遇到了一個比較有意思的難題——如何保存統(tǒng)計結(jié)果。

直接寫入內(nèi)存實在是放不下，十幾個小時后內(nèi)存耗盡，程序被迫關(guān)閉。如果直接寫入數(shù)據(jù)庫吧，每次寫入又太慢了，本來就十幾個小時了，這樣下去就要往星期上數(shù)了，也不是個辦法。

解決方案

最后，我想到了一個兩者兼顧的方案——用內(nèi)存做緩沖，達到一定量之后一次性將當(dāng)前所有數(shù)據(jù)合并到硬盤里。

但這樣就有一個閾值，如何確定同步硬盤的時機，通?？梢园凑瘴募６冗M行處理，比如處理一個語料文件同步一次……但我的語料有大有小，大的有10GB，根本等不到那一刻內(nèi)存就爆炸了，后來我想用統(tǒng)計數(shù)據(jù)量進行判斷……可這又有點難以估計，小了吧頻繁寫入，緩存的意義就不大了，大了吧還沒等到條目數(shù)量達到，內(nèi)存就已經(jīng)爆滿。另外考慮到將來程序會運行在不同配置的設(shè)備上，讓其他開發(fā)者根據(jù)自身情況計算這個閾值也有點太不友好，于是我想到了一個辦法——不如讓 Python 自己檢測自己的內(nèi)存占用，如果快滿了（或者達到閾值），就同步寫入硬盤一次。

對于其他開發(fā)者來說，自身設(shè)備的內(nèi)存多大是很容易查看的，根據(jù)系統(tǒng)運行狀況設(shè)置一個合理的閾值，相當(dāng)方便。

要用 Python 監(jiān)控自身內(nèi)存占用，要使用 psutil 這個庫來和系統(tǒng)進行交互，基本邏輯就是先拿到自己的 pid ，然后根據(jù)這個 pid 去跟系統(tǒng)獲取進程信息。

def get_current_memory_gb() -> int:
# 獲取當(dāng)前進程內(nèi)存占用。
pid = os.getpid()
p = psutil.Process(pid)
info = p.memory_full_info()
return info.uss / 1024. / 1024. / 1024.

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