大規模なデータセットによるメモリ エラーを回避するために、Python で明示的にメモリを解放するにはどうすればよいですか?

Python メモリ管理: メモリを明示的に解放する

大規模なデータセットを操作する場合、データを参照するオブジェクトの蓄積により Python でメモリ エラーが発生する可能性がありますそれはもう必要ありません。解決策の 1 つは、この不要なメモリを再利用のために明示的に解放することです。

問題:

大きな入力ファイルを読み取り、次のように表される三角形のリストを作成するプログラムを考えてみましょう。彼らの頂点。三角形を OFF 形式で出力するには、プログラムは三角形のリストをファイルに書き込む前にメモリに保持する必要があります。ただし、リストのサイズが原因でメモリ エラーが発生する可能性があります。

解決策:

Python では、gc.collect( ） 関数。この関数が呼び出されると、ガベージ コレクターは参照されなくなったオブジェクトを特定し、割り当てられたメモリを解放します。

ベスト プラクティス:

不要なデータが確実に保存されるようにするには、ガベージ コレクションの対象となる場合は、del キーワードを使用して変数またはオブジェクトへの参照を明示的に削除します。例:

import gc

del my_array
del my_object
gc.collect()

del を使用してオブジェクトを不要としてマークした後、gc.collect() を呼び出すとすぐにガベージ コレクションがトリガーされ、対応するメモリが解放されます。このプロセスは、メモリ エラーを防止し、プログラムのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。

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