我有一个包含390万个文档的MongoDB集合,文档的平均大小为1.5KB。该集合占用服务器上5.7GB的磁盘空间。我试图收集python脚本中的所有文档,内存达到60 to,冻结服务器(linux)。
以下是我正在做的事情
collec = mongo_db['my_collec']
records = []
crsr = collec.find()
for r in crsr:
record.append(r)
我想了解为什么这个进程占用这么多内存,而数据本身不应该占用超过6GB的内存。每个文档包含大约100个字段。
我正在使用lxml解析一些非常大的xml文件(每个大约15MB)。虽然我在概念上是这样做的:
import lxml.etree as ET
def process_xmls():
for xml_file in xml_files:
tree=ET.parse(xml_file)
etc. etc.
现在,我调用这个函数,我看到内存在不断增加,这是合理的。问题是,在函数结束之后-内存仍然很高,Python不会释放它!为什么会这样,有什么解决方法吗?
我想用子例程从几个大型数组中删除元素。我使用引用来避免复制到sub中。
@a=qw(ok now what is hi the matter);
sub zonk {
$array=shift; # this is a reference of an array
foreach $i (0..$#$array) { # I saw some say to avoid last element to get size
#if (@$array[$i] =~ /hi/) { delete @$array[$i]; }
#if ($array->[$i] =~ /hi
我有一个项目,这是一个文件夹大小约1.6 GB。当我尝试通过运行(在8 8GB内存的ubuntu服务器上)构建项目时,
hugo服务器--bind=0.0.0.0
监视/root/hugo/{content,layout,static}中的更改,监视/root/hugo/config.toml中的配置更改,从运行在Fast Render模式下的内存中提供页面。对于更改后的完整重建: hugo server --disableFastRender Web Server可在 (绑定地址0.0.0.0)按Ctrl+C停止
这将需要大约20分钟和7 GB的内存才能启动,在此之后,如果我更改了一个文件(