Python “MemoryError”란 무엇인가?
MemoryError는 Python 프로그램이 실행 중에 시스템의 메모리(RAM)를 모두 소진하여 더 이상 객체를 할당할 수 없을 때 발생하는 예외입니다. 이 오류는 주로 대용량 데이터를 처리하거나, 메모리 누수가 있거나, 비효율적인 알고리즘을 사용할 때 나타납니다.
“MemoryError”의 일반적인 원인
- 대용량 데이터 처리: 매우 큰 파일(예: 이미지, 동영상, 대규모 데이터셋)을 한 번에 메모리에 로드하려고 할 때 발생할 수 있습니다.
- 메모리 누수: 객체에 대한 참조가 해제되지 않아 가비지 컬렉터가 메모리를 회수하지 못하는 경우 발생합니다.
- 비효율적인 자료 구조: 리스트에 수백만 개의 항목을 추가하는 등 메모리 사용량이 많은 자료 구조를 비효율적으로 사용할 때 발생합니다.
- 무한 반복 또는 재귀: 종료 조건이 없는 반복문이나 재귀 함수는 계속해서 메모리를 소비하여 결국
MemoryError를 유발할 수 있습니다.
“MemoryError” 해결 방법
1. 데이터 처리 방식 변경
대용량 파일을 처리할 때는 전체를 한 번에 읽는 대신 스트리밍(Streaming) 또는 점진적(Incremental) 처리 방식을 사용하세요.
나쁜 예:
def process_large_file(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
data = f.readlines() # 파일 전체를 메모리에 로드
for line in data:
# 데이터 처리
pass
좋은 예 (스트리밍):
def process_large_file_stream(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
for line in f: # 파일을 한 줄씩 읽어 처리
# 데이터 처리
pass
2. 제너레이터(Generator) 사용
제너레이터는 데이터를 한 번에 하나씩 생성하므로 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있습니다.
나쁜 예 (리스트 사용):
def get_numbers(n):
nums = []
for i in range(n):
nums.append(i)
return nums
# 1억 개의 숫자를 담은 리스트 생성 (메모리 문제 발생 가능)
# large_list = get_numbers(100000000)
좋은 예 (제너레이터 사용):
def get_numbers_generator(n):
for i in range(n):
yield i
# 제너레이터는 필요할 때마다 값을 생성하므로 메모리 효율적
large_generator = get_numbers_generator(100000000)
for num in large_generator:
# 숫자 처리
pass
3. 메모리 프로파일링 도구 사용
memory-profiler와 같은 도구를 사용하여 코드의 어느 부분에서 메모리를 많이 사용하는지 분석할 수 있습니다.
pip install memory-profiler
사용 예:
from memory_profiler import profile
@profile
def my_function():
# 메모리 사용량을 분석하고 싶은 코드
a = [1] * (10 ** 6)
b = [2] * (2 * 10 ** 7)
del b
return a
if __name__ == '__main__':
my_function()
4. 64비트 Python 사용
32비트 Python은 프로세스당 메모리 사용량이 약 2GB로 제한됩니다. 대용량 데이터를 다루려면 64비트 Python을 사용하는 것이 좋습니다.
5. 메모리 누수 확인
객체에 대한 불필요한 참조가 남아있지 않은지 확인하세요. 예를 들어, 전역 변수나 클래스 멤버에 대용량 객체를 저장하고 해제하지 않으면 메모리 누수가 발생할 수 있습니다.
결론
MemoryError는 주로 데이터 처리 방식과 관련이 있습니다. 대용량 데이터를 다룰 때는 스트리밍, 제너레이터 등 메모리 효율적인 방법을 사용하고, 프로파일링 도구를 활용하여 메모리 병목 현상을 찾아 해결하는 것이 중요합니다.
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