Speicherfehler in Python

1. Python-Speicherfehler aufgrund von zu wenig RAM
2. Python-Speicherfehler aufgrund einer falschen Python-Version
3. Python-Speicherfehler durch unnötige Objekterzeugung

In diesem Tutorial wird der Speicherfehler in Python erklärt, warum er auftritt und wie man ihn verhindern kann.

Python-Speicherfehler aufgrund von zu wenig RAM

Der Speicherfehler tritt auf, wenn dem Programm der Speicher ausgeht, was bedeutet, dass entweder der Arbeitsspeicher des PCs sehr niedrig ist oder das Programm unnötigen Speicher verbraucht. Wenn der Grund für den Speicherfehler der geringe Arbeitsspeicher des PCs ist, können wir nicht viel dagegen tun, außer den Arbeitsspeicher des PCs aufzurüsten, so dass das Programm ordnungsgemäß ausgeführt werden kann.

Der Benutzer kann auch versuchen, die unten erläuterten Programmierpraktiken umzusetzen, um Speicherfehler zu vermeiden.

Python-Speicherfehler aufgrund einer falschen Python-Version

Wenn wir genügend Speicher zur Verfügung haben, das Programm aber trotzdem nicht läuft, kann das daran liegen, dass Python nicht auf den gesamten Speicher des PCs zugreifen kann.

Und der Grund, dass Python nicht auf den kompletten Speicher zugreifen kann, kann sein, dass der Benutzer eine 32-Bit-Version von Python auf einem 64-Bit-Rechner verwendet. Der Benutzer muss nur die richtige Version von Python auf dem Rechner installieren, um den Fehler zu beheben.

Python-Speicherfehler durch unnötige Objekterzeugung

Wenn der PC über genügend RAM verfügt und die richtige Python-Version installiert ist, liegt das Problem wahrscheinlich im Code.

Als ob das Programm zu viele Objekte erzeugt oder unnötige Duplikationen durchführt. Das kann passieren, wenn wir versuchen, alle Objekte im Programm auf einmal zu erstellen, oder das Programm erstellt neue Objekte, anstatt alte wiederzuverwenden oder zu löschen. Zum Beispiel erstellt der Code ein neues Objekt, wenn die Bedingung wahr ist, und löscht die alten Objekte nicht.

Ein weiterer Grund für den Speicherfehler kann sein, dass das Programm versucht, eine große Datei oder einen großen Datensatz auf einmal zu laden, anstatt ihn Stück für Stück zu laden. Und in einigen Fällen dupliziert der Code immer wieder dieselben Daten, anstatt ihre Referenz zu verwenden, was ebenfalls zu einem Out-of-Memory-Fehler führen kann.