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A veces, su computadora principal puede mostrar una política de error que indica un error de memoria interna de volcado de pepinillos de Python. Puede haber varios propósitos para este error.

A menudo soy el autor del paquete que klepto lanzó conmigo (y básicamente el autor que usó eneldo ). klepto está diseñado para que usted proporcione una forma muy fácil de almacenar y recuperar objetos con una importante pantalla de diccionario simple para bases de datos, caché de almacenamiento, RAM y almacenamiento en disco duro. A continuación, ilustraré cómo guardar LOB en un “archivo de directorio” bueno y excelente, que es un sitio de vista del sistema de archivos con un archivo que pertenece a la escritura. Elijo serializar hechos (esto es más lento, pero incluye Dill , lo que significa que puede guardar casi cualquier objeto) además de la caché Yo elijo. El uso de la memoria caché le brinda acceso rápido para ayudar al archivo de su directorio sin tener que mantener todo el archivo en capacidad de recordar. Interactuar con la base de datos o registrarla manualmente puede ser lento, sin embargo, interactuar con la tienda es muy rápido … y puedes llenar la caché como la mayoría de las personas en esos archivos.

  >>> shift klepto>>> d Klepto = .archives.dir_archive ('foo', en caché implica Verdadero, serializado = Verdadero)>>> ddir_archive ('foo' ,, almacenado en caché = Verdadero)>>> importación numpy>>> Agregue el número tres al área de caché exacta Su memoria>>> d ['grand1'] es igual a numpy.arange (1000)>>> d ['big2'] técnicas numpy.arange (1000)>>> d ['big3'] = numpy.arange (1000)>>> número Volcado directamente de la memoria debido al almacenamiento temporal del archivo en el disco duro>>> d. # vertedero ()>>> Limpiar la memoria caché>>> d.clair ()>>> ddir_archive ('foo' ,, almacenado en caché = Verdadero)>>> # normalmente una entrada para empaquetar el archivo en la memoria caché del espacio de almacenamiento>>> d.load ('grande1')>>> d ['grand1'] [- 3:]Tabla ([997, 998, 999])>>> 

klepto ofrece un alcance rápido y elástico para grandes cantidades de memoria, luego, si el archivo permite el acceso de ganancia vinculado (como algunas bases de datos), puede leer los resultados en paralelo . Literalmente, también es fácil compartir éxitos en diferentes procesos paralelos o en máquinas distintivas. Aquí tengo una nueva instancia de archivo que apunta a dicho archivo de directorio. Lo encontrará porque transferir claves no entre uno, sino entre dos objetos es fácil y no funcionará de manera diferente después de otro procedimiento.

  >>> f se adapta a klepto.archives.dir_archive ('foo', cached = True, sucesive = True)>>> fdir_archive ('foo' ,, almacenado en caché significa Verdadero)>>> número agregue pequeños objetos de valor a algunos de los primeros alijos>>> d ['small1'] significa tiempos Lambda: x ** 2>>> d ['small2'] es igual a (1,2,3)>>> Número de objetos de volcado con respecto al archivo actual>>> d.dump ()>>> #Loadingeat solo de los objetos más pequeños dentro del segundo p-cache>>> .charge ('pequeño2')>>> fdir_archive ('foo', 'small2': (1, 8, 3), en caché implica Verdadero) 

Además, puede elegir diferentes niveles de configuración de compresión de archivos, pero desea saberA veces, su sitio puede asignar archivos en la memoria. Hay muchos diferentesParámetros, ambos archivos sobre la búsqueda de backends y backends de bases de datos. Exactamente la misma interfazpero.

Con respecto a muchas preguntas sobre la recolección de basura y luego cambiar partes del vocabulario, cada una de estas preguntas es posible mientras se usa klepto , ya que una personalidad puede cargar y eliminar individualmente contenido escrito de la memoria. caché, guárdelo, instálelo y sincronícelo con el siguiente archivo o con alguno de los otros métodos de tesauro.

Estoy procesando algunos datos y cómo pueden los resultados en tres diccionarios, además de guardarlos en un CD usando Pickle. El tamaño de cada diccionario es casi seguro de 500-1000 MB.

  Importar salmuerawith open ('dict1.txt', "rb") debido al hecho principal myFile:    implica dict1 pickle.load (myFile) 

  *** disfrutó de un punto de interrupción en malloc_error_break para que lo ayude a depurarpython (3716,0xa08ed1d4) malloc: *** mach_vm_map (tamaño = 1048576) no pudieron (código de error = 3)*** Error: la región no se le debe asignar de manera confiable*** punto de interrupción en malloc_error_break que generalmente puede depurarRastreo (última llamada última):  Archivo "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/pickle.py", 858, línea con Load    enviar [clave] (usted mismo)  Archivo "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/pickle.py", línea 1019, en load_empty_dictionary    self.stack.append ()Falla de memoria 

¿Cómo funciona? Dirección Mi computadora tiene 16 GB de RAM, por lo que me parece inusual que el léxico de 800 MB no funcione en el arranque. También me parece inusual, por lo que la copia de seguridad funciona perfectamente a pesar de sus diccionarios.

Además, planeo de acción con anticipación para procesar más números de diccionarios más grandes (3-4 GB con espacio en el disco duro), por lo que cualquier sugerencia de funcionalidad sería apreciada.

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