Python多线程内存占用高的问题

Question

我正在使用多线程和随机代理抓取网页。我的家用电脑可以很好地处理这个问题，但需要很多进程(在当前代码中，我将其设置为 100)。 RAM 使用量似乎达到 2.5GB 左右。然而，当我在 CentOS VPS 上运行此程序时，我收到一条通用的“已终止”消息，并且程序终止。当运行 100 个进程时，我很快就会收到 Killed 错误。我将其减少到更合理的 8，但仍然出现相同的错误，但经过了更长的时间。根据一些研究，我假设“已杀死”错误与内存使用有关。如果没有多线程，就不会出现该错误。

那么，我可以做些什么来优化我的代码，使其仍然快速运行，但不使用太多内存？我最好的选择是进一步减少进程数量吗？我可以在程序运行时从 Python 中监控内存使用情况吗？

编辑:我刚刚意识到我的 VPS 有 256mb 的 RAM，而我的桌面上有 24GB，这是我最初编写代码时没有考虑到的。

#Request soup of url, using random proxy / user agent - try different combinations until valid results are returned
def getsoup(url):
    attempts = 0
    while True:
        try:
            proxy = random.choice(working_proxies)
            headers = {'user-agent': random.choice(user_agents)}  
            proxy_dict = {'http': 'http://' + proxy}
            r = requests.get(url, headers, proxies=proxy_dict, timeout=5)
            soup = BeautifulSoup(r.text, "html5lib") #"html.parser"
            totalpages = int(soup.find("div",  class_="pagination").text.split(' of ',1)[1].split('\n', 1)[0])  #Looks for totalpages to verify proper page load 
            currentpage = int(soup.find("div",  class_="pagination").text.split('Page ',1)[1].split(' of', 1)[0])
            if totalpages < 5000: #One particular proxy wasn't returning pagelimit=60 or offset requests properly ..            
                break
        except Exception as e:
            # print 'Error! Proxy: {}, Error msg: {}'.format(proxy,e)
            attempts = attempts + 1        
            if attempts > 30:
                print 'Too many attempts .. something is wrong!'
                sys.exit()
    return (soup, totalpages, currentpage)

#Return soup of page of ads, connecting via random proxy/user agent
def scrape_url(url):
    soup, totalpages, currentpage = getsoup(url)               
    #Extract ads from page soup

    ###[A bunch of code to extract individual ads from the page..]

    # print 'Success! Scraped page #{} of {} pages.'.format(currentpage, totalpages)
    sys.stdout.flush()
    return ads     

def scrapeall():     
    global currentpage, totalpages, offset
    url = "url"

    _, totalpages, _ = getsoup(url + "0")
    url_list = [url + str(60*i) for i in range(totalpages)]

    # Make the pool of workers
    pool = ThreadPool(100)    
    # Open the urls in their own threads and return the results
    results = pool.map(scrape_url, url_list)
    # Close the pool and wait for the work to finish
    pool.close()
    pool.join()

    flatten_results = [item for sublist in results for item in sublist] #Flattens the list of lists returned by multithreading
    return flatten_results

adscrape = scrapeall() 

Answer 1

BeautifulSoup 是纯 Python 库，在中端网站上它会占用大量内存。如果可以选择，请尝试将其替换为 lxml ，速度更快，并且用 C 语言编写。不过，如果您的页面很大，它仍然可能会耗尽内存。

正如评论中已经建议的，您可以使用 queue.Queue存储响应。更好的版本是检索对磁盘的响应，将文件名存储在队列中，并在单独的进程中解析它们。为此，您可以使用 multiprocessing图书馆。如果解析耗尽内存并被终止，则继续获取。这种模式称为 fork and die，是使用过多内存的 Python 的常见解决方法。

那么您还需要有一种方法来查看哪些响应解析失败。