python resource限制资源

在Python中，对资源的限制通常是指对程序使用的系统资源数量进行限制，比如内存、CPU时间、文件描述符数量等。Python提供了几种方法来限制程序的资源使用，以防止程序消耗过多资源导致系统不稳定或者性能问题。

一种常见的资源限制方法是使用`resource`模块（这个模块不是Python标准库的一部分，需要在Unix系统上安装并使用），它可以让你控制程序能够使用的最大资源数量。例如，你可以设置程序能够使用的最大内存大小，当程序使用超过这个限制时，会抛出异常。

以下是一个使用`resource`模块来限制程序内存使用的简单示例：

import resource

# 设置最大内存使用限制为100MB
soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (100 * 1024 * 1024, hard))

# 尝试使用超过限制的内存
try:
    a = [0] * (1024 * 1024 * 100 + 1)
except MemoryError:
    print("程序试图使用超出限制的内存")

除了`resource`模块外，你还可以使用操作系统提供的命令或工具来限制Python进程的资源使用，比如在Linux中可以使用`ulimit`命令。

需要注意的是，资源限制通常在Unix类系统中使用较多，Windows系统不支持`resource`模块，可能需要其他方法来实现资源限制。

相关问题

如何用python 的resource限制内存

Python中有一个资源模块resource，可以用来限制程序的内存使用。该模块提供了一些函数可以用来设置和获取资源限制，其中包括内存限制。

下面是一个简单的示例代码，用于将Python程序的内存限制设置为100MB：

import resource

# 设置内存限制
soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (100000000, hard))

# 在这里运行你的代码...

在这个示例中，`resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)`用来获取当前进程的资源限制。`resource.RLIMIT_AS`表示虚拟地址空间的大小，即进程可以使用的内存大小。`soft`和`hard`分别表示软限制和硬限制。

然后，`resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (100000000, hard))`用来设置内存限制。`(100000000, hard)`表示软限制为100MB，硬限制不变。

最后，你可以在代码前面添加这段代码，限制你的程序使用的内存大小。