Python MemoryError

Python es un lenguaje de programación interactivo y orientado a objetos que admite múltiples modelos de programación y se esfuerza por hacer que todos los modelos sean accesibles y funcionales. Python Language es fácil de aprender para un principiante. En Python, hay varios tipos de errores que pueden ocurrir en el lenguaje de programación de Python. Este artículo es para resaltar uno de los errores en Python llamado error de memoria y discutiremos su definición, sus tipos y cómo evitar o corregir el error de memoria de Python. Comencemos con su definición.

Python MemoryError

El error de memoria de Python es un error que ocurre cuando la memoria de acceso aleatorio, también conocida como RAM, no puede admitir el código cuando se ejecuta porque el código que se ejecuta necesita más que la RAM existente. El error a menudo ocurre cuando una gran cantidad de datos se carga en la memoria y cuando un programa se sale de la memoria mientras procesa los datos. En pocas palabras, este error ocurre cuando se queda sin RAM para ejecutar el código.

Este error a menudo ocurre cuando una gran cantidad de datos se carga en la memoria y el programa se sale de la memoria mientras procesa los datos.

Tipos de error de memoria

Existen numerosos tipos de errores de memoria en la programación de Python. Uno de los errores también puede ocurrir si tiene un tamaño de RAM grande que es capaz de manejar los conjuntos de datos masivos. Otro tipo ocurre cuando se excede la capacidad de la RAM debido a los datos almacenados en el disco duro del sistema.

Los siguientes son algunos tipos de errores de memoria:

Error de memoria inesperado en Python

Este error ocurre cuando el sistema tiene espacio RAM, pero el software que está utilizando llena todo el espacio de dirección virtual que tiene disponible. Este error ocurre cuando se usa una instalación de Python de 32 bits porque solo tiene acceso a 4 GB de RAM. Si el sistema que está utilizando es solo de 32 bits, la memoria disponible se reducirá. Aunque 4 GB de RAM es suficiente en la mayoría de los casos, Python sigue siendo un lenguaje de programación que tiene lenguajes más de propósito general. El lenguaje de programación de Python se usa en muchos campos importantes, como la ciencia de datos, el desarrollo de aplicaciones, la inteligencia artificial y también la interfaz gráfica de usuario (GUI).

Error de memoria debido a la instalación incorrecta de Python y un conjunto de datos

El archivo de datos que se carga en la memoria puede ser pequeño o grande dependiendo del tipo de programa que desea ejecutar. Sin embargo, si se carga una gran cantidad de conjunto de datos en la memoria para ejecutar los cálculos, almacenar los datos o ejecutar los parches, la memoria puede agotarse rápidamente.

Puede ocurrir otro error de memoria si instala el paquete Python incorrecto. Por ejemplo, si instaló manualmente la versión 2 de Python.7 y otros programas necesarios en Windows, puede experimentar un error de memoria debido a un paquete de instalación incorrecto.

Error de memoria insuficiente

Una computadora generalmente puede distribuir la memoria hasta que esté llena, y el administrador de memoria utiliza el espacio de disco duro disponible para almacenar los archivos o documentos de memoria si no pueden caber en la RAM. Esto lleva a un error fuera de memoria y puede verlo entrando en las propiedades del sistema y luego seleccionando las opciones de rendimiento donde encontrará una opción de copia de seguridad que lo lleva a ver la memoria virtual en Windows.

En la siguiente sección, le proporcionaremos algunos ejemplos de errores de memoria y las soluciones ampliamente utilizadas para que lo siga.

Ejemplo:

Comencemos con un código interesante para ver este error en el trabajo. Aquí, comenzamos con una matriz vacía llamada "ABC" y le agregamos las cuerdas usando las matrices anidadas. En este ejemplo, se utilizan tres niveles de matrices anidadas con 20,000 iteraciones para cada uno. Esto indica la cadena "una vez más!"Aparece 2,000,000,000 de veces en la matriz" ABC "al final del programa.

ABC = []
para m en el rango (20000):
para n en rango (20000):
para k en rango (20000):
a B C.anular ("una vez más!")

Aquí, puede ver que el código anterior resulta en un error de memoria y la razón es bastante obvio.

Cómo evitar el error de memoria

Hay varias soluciones para errores de memoria, y necesita el correcto para solucionarlos. El error de memoria inesperado se puede resolver si instala la versión de 64 bits de Python en lugar de la versión de 32 bits porque tendrá mucho más almacenamiento y RAM a pesar de que hay más uso de memoria. Un error de conjunto de datos debe usar los métodos y clases dedicados del generador que se discutirán.

Las siguientes son algunas soluciones que se pueden usar para evitar el error:

Memoria libre en python

Al deshacerse de los datos innecesarios y no utilizados al eliminarlos o liberarlos, la memoria tendrá más espacio. También podemos almacenar solo los datos relevantes utilizando generadores o utilizando una técnica por lotes para dividir los conjuntos de datos grandes en conjuntos de datos más pequeños. Para hacer esto, podemos usar el siguiente código:

Este programa, conocido como el recolector de basura (GC), se emplea para liberar la memoria. Podemos liberar la memoria eliminando los objetos no referenciados utilizando el recolector de basura de importación y GC.coleccionar () línea.

Limite el uso de la CPU

Aquí, el módulo de recursos se puede usar para limitar el uso de la memoria de los programas o la CPU para que no ocurra un error de memoria. Esto se puede hacer con el siguiente código:

Aquí, importamos las bibliotecas de la señal como "seg", recurso como "res" y "OS". Para verificar si se excede el límite de tiempo, usamos el código "check_time_exced (singo, marco)" y el tiempo de impresión está arriba. Para configurar el límite de recursos, utilizamos el código de "set_runtime (segundos)".

Restringir el uso de la memoria

Para limitar el uso de la memoria, el siguiente código limita el espacio total de direcciones. Aquí, importamos el módulo de recursos y definimos una función llamada "Memory_Size" en la que proporcionamos la opción de establecer un límite.

importar recursos como res
Def Memory_Size (max_size):
suave, duro = res.getRlimit (res.Rlimit_as)
resonancia.setrlimit (res.Rlimit_as, (max_size, duro))

Asignar más memoria

El error de memoria también se puede evitar si se puede asignar más memoria a la configuración de la memoria de Python reconfigurando la memoria para asignar más RAM.

Elija un conjunto de datos más pequeño o use una computadora con más memoria

Uso de las técnicas de carga de datos progresivos para probar aleatoriamente los datos después de las primeras 100, 1000 o 100,000 filas para resolver el problema. También podemos evitar el error de memoria si tenemos acceso a una computadora más grande con más memoria.

importar numpy
numpy.aleatorio.Uniforme (bajo = 1, alto = 20, tamaño = (50000,200000))

Aquí, podemos ver que si usamos las operaciones "Numpy", produce números aleatorios entre 50,000 y 200000 con el número más bajo de 1 y el más alto es 20. El tamaño mencionado en el código es tan masivo que ocurre un error de memoria.

Por lo tanto, es mejor usar conjuntos de datos más pequeños o usar una computadora con memoria más alta. Por ejemplo, si usamos 1000 y 20000 en lugar de 50000 y 200000, el código no mostrará el error.

importar numpy
numpy.aleatorio.Uniforme (bajo = 1, alto = 20, tamaño = (1000,20000))

Conclusión

En este artículo, hablamos sobre los errores de memoria. Nuestra principal contribución es que el error de memoria es el uso de RAM en nuestra computadora, donde tienen lugar muchas operaciones. También aprendimos diferentes métodos que se pueden usar para lidiar con un error de memoria de Python. Este artículo es una guía simple que introduce qué es un error de memoria, cuáles son sus tipos y cómo podemos resolverlo o evitarlo.