Python の明示的メモリ管理は大規模データのメモリ エラーをどのように解決できるのでしょうか?

Python での明示的なメモリ管理

Python では、メモリ管理は通常、ガベージ コレクションによって自動的に行われます。ただし、リソース使用量を最適化するためにメモリを明示的に解放したい場合があります。

シナリオ:

大きな入力ファイルを処理する Python プログラムがあるとします。何百万もの Triangle オブジェクトを作成します。プログラムは、頂点と三角形のリストを書き込む必要がある OFF 形式で出力ファイルを生成する前に、これらのオブジェクトをリストに保存します。ただし、オブジェクトの数が多いため、メモリ エラーが発生します。

解決策:

この問題に対処するには、Python に明示的に通知する必要があります。メモリから解放できるように特定のデータが必要です。

Python のゴミコレクター:

Python には、未参照メモリを自動的に検出して割り当てを解除するガベージ コレクター (GC) が組み込まれています。ただし、GC を明示的に呼び出して強制的に実行することもできます。

実装:

import gc

# Process the input file and create the triangle objects.

# ...

# Manually mark the triangle list for deletion using del.
del triangle_list

# Force the GC to run and release unreferenced memory.
gc.collect()

トライアングル リストを削除済みとしてマークし、GC を呼び出すことで、そのリストに関連付けられたメモリを解放するように Python に明示的に指示することで、リソースを解放し、メモリ エラーを解決できる可能性があります

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