Numpy遇到内存限制时如何退出Python程序

在本文中，我们将介绍当使用Numpy库进行大规模数据计算时，如何判断程序是否已达到内存限制并退出Python程序，以避免浪费时间和资源。

Numpy是Python中用于科学计算的常用库，其具有高效的数组操作能力。但当处理大量数据时，如果内存不足，Numpy会导致Python程序崩溃。因此，必须在程序中进行检查，以首先检测内存限制，然后退出程序。

阅读更多：Numpy 教程

numpy.info()

Numpy内置了一个工具，它允许我们打印Numpy的配置信息。这可以帮助我们了解系统的内存限制。

import numpy as np
np.info()

此代码将显示用于Numpy的各种设置和实现，例如每个元素的大小、分配缓冲区的大小和最大标准大小。

numpy.testing.assert_

使用numpy.testing.assert_函数，我们可以创建一个简单的测试来确保当前可用的内存仍然足够大。如果指定的可用内存低于设置限制，将引发MemoryError并退出程序。

例如，要检查当前系统的内存限制是否至少有1GB，则可以编写以下代码：

import numpy as np
from numpy.testing import assert_

oneGB = 1024 ** 3
assert_(psutil.virtual_memory().available > oneGB, "Less than 1GB of memory available")

如果虚拟内存小于1GB，则该代码将抛出MemoryError并终止程序。

另一个例子，如果我们想初始化一个包含大量数据的Numpy数组，则可以在之前运行如下代码来检查系统内存限制：

import numpy as np
from numpy.testing import assert_

eightGB = 1024 ** 3 * 8
assert_(psutil.virtual_memory().available > eightGB, "Less than 8GB of memory available")

随后，我们可以初始化数组，并在内存不足的情况下安全地退出程序：

import numpy as np
from numpy.testing import assert_

eightGB = 1024 ** 3 * 8
assert_(psutil.virtual_memory().available > eightGB, "Less than 8GB of memory available")

my_array = np.zeros((1000, 1000, 1000, 1000))