python oom dump

在 Python 中，当程序运行时，如果内存使用量超出了系统的可用内存，就会出现 OOM（Out of Memory）错误。为了解决 OOM 错误，可以使用 Python 内置的 `heapq` 模块来实现堆排序，或者使用第三方模块 `pympler` 来进行内存分析和调试。

另外，Python 还提供了 `traceback` 模块，可以输出程序在运行时的调用栈信息，帮助定位内存泄漏和其他问题。

如果你需要获取程序的内存占用情况，可以使用 Python 的 `resource` 模块。下面是一个简单的示例代码，用于获取当前 Python 进程的内存占用情况：

import resource

# 获取当前进程的内存占用情况
mem = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
print(f"当前进程的内存占用：{mem} KB")

如果你需要对 Python 进程进行内存 dump，可以使用第三方模块 `guppy`。该模块提供了 `hpy` 对象，可以用于分析 Python 进程的内存使用情况，并输出内存 dump。

以下是一个简单的示例代码，用于使用 `guppy` 模块进行内存 dump：

from guppy import hpy

# 创建 hpy 对象
hp = hpy()

# 输出 Python 进程的内存分析报告
print(hp.heap())

# 输出 Python 进程的内存 dump
hp.setrelheap()

以上代码将输出 Python 进程的内存分析报告，并在当前目录下生成一个名为 `heapdump.out` 的文件，其中包含了 Python 进程的内存 dump。