python读取数据库数据超出内存(python 读取数据库)
python 中的out of memory是怎么回事，内存不够吗？
这不是你电脑内存大小的问题，
在编程中，如果在一个域中输入的数据超过了它的要求就会引发数据溢出问题。
缓冲区溢出好比是将十磅的糖放进一个只能装五磅的容器里。一旦该容器放满了，余下的部分就溢出在柜台和地板上，弄得一团糟。由于计算机程序的编写者写了一些编码，但是这些编码没有对目的区域或缓冲区——五磅的容器——做适当的检查，看它们是否够大，能否完全装入新的内容——十磅的糖，结果可能造成缓冲区溢出的产生。如果打算被放进新地方的数据不适合，溢得到处都是，该数据也会制造很多麻烦。但是，如果缓冲区仅仅溢出，这只是一个问题。到此时为止，它还没有破坏性。当糖溢出时，柜台被盖住。可以把糖擦掉或用吸尘器吸走，还柜台本来面貌。与之相对的是，当缓冲区溢出时，过剩的信息覆盖的是计算机内存中以前的内容。除非这些被覆盖的内容被保存或能够恢复，否则就会永远丢失。
具体你可以看下边的资料。
python用numpy加载超过200M的文本数据就会报内存错误怎么办
尝试过以下几种方法：
1.使用numpy genfromtxt加载，成功读取完了，但数据变形了（2列的数据变一列了...）。看了一下genfromtxt源码，不过也是逐行读取文本并以tuple形式存入一个list中，解决不了根本问题啊。
2.调大python的使用内存。觉得应该是python限制了可用内存，调大点应该有点效果，不过一直不知道有没有这个方法。
3.尝试hadoop。了解一下以后觉得是杀鸡用牛刀了。要处理的数据在几百M到1G这样。
python为何会内存超限，应该怎么改？
分区表错误是硬盘的严重错误，不同错误的程度会造成不同的损失。如果是没有活动分区标志，则计算机无法启动。但从软区或光区引导系统后可对硬盘读写，可通过fdisk重置活动分区进行修复。如果是某一分区类型错误，可造成某一分区的丢失。分区表的第四个字节为分区类型值，正常的可引导的大于32mb的基本DOS分区值为06，而扩展的DOS分区值是05。如果把基本DOS分区类型改为05则无法启动系统 ，并且不能读写其中的数据。如果把06改为DOS不识别的类型如efh，则DOS认为改分区不是 DOS分区，当然无法读写。很多人利用此类型值实现单个分区的加密技术，恢复原来的正确类型值即可使该分区恢复正常。分区表中还有其他数据用于纪录分区的起始或终止地址。这些数据的损坏将造成该分区的混乱或丢失，一般无法进行手工恢复，唯一的方法是用备份的分区表数据重新写回，或者从其他的相同类型的并且分区状况相同的硬盘上获取分区表数据，否则将导致其他的数据永久的丢失。在对主引导扇区进行操作时，可采用nu等工具软件，操作非常的方便，可直接对硬盘主引导扇区进行读写或编辑。当然也可采用de
python如何处理内存溢出
内存溢出原因：
1.内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；
2.集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，产生了堆积，使得JVM不能回收；
3.代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；
4.使用的第三方软件中的BUG；
5.启动参数内存值设定的过小。
内存溢出的解决方案：
第一步，修改JVM启动参数，直接增加内存。（-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加）。
第二步，检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其它异常或错误。
第三步，对代码进行调查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。
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python读取文件存入数组，内存怎么超了，不应该呀？麻烦帮忙看看
没有必要全部读入内存，
python中的整数都是以2个字节为单位增长的可变长整型。通常都大于“134341”这种文本数字的6个字节。 每个内存中的整数都有冗余overhead的内存占用，所以不要全读成py的内存数字。
根据所需要进行的操作，读取其中一部分，比如100MB为单位处理，就可以了。
想想阿波罗登月的时候几K内存就可以处理整个导航数据了，用了3G还不够的情况一般属于误用了。
pythonnetworkx内存溢出
Python NetworkX内存溢出的原因可能是：
1. 内存不足：如果您的计算机内存不足，则可能会发生内存溢出。
2. 运行时间过长：如果您的程序运行时间过长，可能会导致内存溢出。
3. 算法复杂度：如果您使用的算法复杂度过高，可能会导致内存溢出。
4. 数据量过大：如果您使用的数据量过大，可能会导致内存溢出。
要解决Python NetworkX内存溢出的问题，可以尝试以下方法：
1. 增加内存：尽可能增加内存，以避免内存溢出。
2. 优化算法：尽可能优化算法，以减少内存消耗。
3. 减少数据量：尽可能减少数据量，以减少内存消耗。
4. 使用缓存：尽可能使用缓存，以减少内存消耗。