python爬虫内存占用越来越多
时间: 2023-08-05 07:53:52 浏览: 56
Python爬虫内存占用越来越多的原因可能有很多,以下是一些可能的原因:
1. 内存泄漏:可能是代码中存在内存泄漏的情况,导致内存占用越来越多。
2. 爬取速度过快:如果爬虫爬取速度过快,可能会导致内存占用越来越多。
3. 重复爬取:如果代码中没有去重机制,可能会导致重复爬取,从而导致内存占用越来越多。
4. 大量数据存储:如果爬虫需要大量存储数据,也可能会导致内存占用越来越多。
针对这些可能的原因,可以采取以下措施:
1. 检查代码中是否存在内存泄漏的情况,并及时处理。
2. 适当控制爬取速度,尽量避免短时间内大量请求。
3. 添加去重机制,避免重复爬取。
4. 优化数据存储方式,如采用数据库等方式存储数据,避免大量数据存储在内存中。
相关问题
python查看内存占用
可以使用Python内置的sys模块来查看当前Python程序的内存占用情况。
示例代码如下:
```python
import sys
print("当前Python程序占用的内存大小为:", sys.getsizeof(0))
```
该代码中,sys.getsizeof()函数可以获取任意Python对象所占用的内存大小,这里以整数0为例。输出结果为当前Python程序占用的内存大小。
python 当前内存占用情况
你可以使用 Python 的内置模块 `psutil` 来获取当前 Python 进程的内存占用情况。具体操作如下:
```python
import psutil
# 获取当前 Python 进程
process = psutil.Process()
# 获取当前进程的内存占用情况
memory_info = process.memory_info()
# 内存占用情况的字典
memory_dict = {
"rss": memory_info.rss, # 常驻内存
"vms": memory_info.vms, # 虚拟内存
"shared": memory_info.shared, # 共享内存
"text": memory_info.text, # 代码段
"data": memory_info.data, # 数据段
"lib": memory_info.lib, # 动态链接库
"dirty": memory_info.dirty # 已修改的页数
}
# 打印内存占用情况
for key, value in memory_dict.items():
print(f"{key}: {value}")
```
输出结果类似于:
```
rss: 123456
vms: 654321
shared: 789
text: 1234
data: 5678
lib: 9012
dirty: 3456
```
其中,`rss` 表示进程常驻物理内存大小(Resident Set Size),`vms` 表示进程虚拟内存大小(Virtual Memory Size)。