Numpy genfromtxt 内存泄漏

Question

我该如何解决这个问题？ 我正在制作一个程序，不断加载数据文件并解析它。 在该程序中，我使用 numpy.genfromtxt() 读取文件并创建一个浮点数组。 它可以工作，但几天后，它就占用了几 GB 内存。

垃圾收集告诉我们发现了无法访问的内存泄漏“，”（并且它们随着重复而增加）。 该文件是 .csv，第一行包含字符串，但我使用skip_row。

Answer 1

听起来您在使用

numpy.genfromtxt()

重复加载和解析文件中的数据时遇到了内存泄漏问题。在这种情况下，尤其是在处理大文件或多次迭代时，内存泄漏可能会快速消耗大量内存。以下是诊断和解决此问题的几个步骤和策略：

1.更新库

确保您的 Python 和 numpy 库是最新的。有时，内存泄漏问题在新版本的库中得到解决。

pip install --upgrade numpy

2.使用

gc.collect()

处理完每个文件后，使用

gc.collect()

显式调用 Python 的垃圾收集器。这可以帮助清除任何未自动释放的未引用对象。

import gc
# Your file processing logic
gc.collect()

3.最小化变量的范围

限制文件读取过程中使用的变量范围。这确保可以更快地释放内存。例如，将文件读取逻辑封装在函数中，这有助于本地化变量引用，使Python的垃圾收集器更容易回收内存。

import numpy as np
import gc

def read_file(filepath):
    data = np.genfromtxt(filepath, skip_header=1, delimiter=',')
    # Process your data here
    return data

# Use the function in a loop or similar
data = read_file('yourfile.csv')
# After using data
del data
gc.collect()

4.优化数据处理

如果您的数据集非常大，请考虑分块处理它，而不是立即将整个数据集加载到内存中。这可以显着减少内存使用。

import numpy as np

chunk_size = 10000  # Adjust based on your dataset and memory constraints
with open('yourfile.csv') as file:
    # Skip header
    next(file)
    while True:
        chunk = np.genfromtxt((next(file) for _ in range(chunk_size)), delimiter=',', invalid_raise=False)
        if chunk.size == 0:
            break
        # Process chunk here

5.替代库

考虑使用更适合处理大型数据集的替代库，例如

pandas

。 Pandas 提供更高效的数据结构和文件读取选项，对于您的用例来说可能会更有效地提高内存效率。

import pandas as pd

# Using pandas to read a CSV file, skipping the first row
data = pd.read_csv('yourfile.csv', skiprows=1)

Pandas 提供了更高效的内存表示，并有可能缓解内存泄漏问题。

6.配置文件内存使用情况

如果问题仍然存在，请使用内存分析器来确定内存被分配且未正确释放的位置。适用于 Python 的

memory_profiler

等工具可以帮助查明问题。

pip install memory_profiler

然后，在代码中使用它来查找内存消耗点：

from memory_profiler import profile

@profile
def process_file():
    # Your file processing logic here

通过更新库、优化数据处理以及可能使用

pandas

等替代方法进行数据操作，您可以减轻内存泄漏问题。如果这些策略不能解决问题，分析内存使用情况可以更深入地了解泄漏的原因。