Python:MemoryError、OverflowError、即时系统卡住

Question

最后一天，解决另一个Project Euler我在管理 big for i in range(n) 循环时遇到了麻烦。

我观察到 python 会抛出不同的错误，取决于 x 变量有多大。

这是一个mcve示例:

for i in range(x):
    pass

地点:

• 如果x = 10**20我得到一个OverflowError， 确切地说:OverflowError:range()结果有太多项目。

• 否则如果 x = 10**15 我收到 MemoryError。

• else if x = 10**9 我遇到了instant-system-freeze，我必须硬重置我的电脑。很少情况下，我的电脑不但没有卡住，反而填满了大约 5GB 的交换空间，变得非常慢。

我试图理解 python built-in exception 的含义:

• OverflowError :

  Raised when the result of an arithmetic operation is too large to be represented. This cannot occur for long integers [...] and for most operations with plain integers, which return a long integer instead. [...]

  这意味着整数永远不应该抛出此异常；此异常的原因是 range() 包含太多项目，因此我认为 10**15 也会抛出相同的异常，但我得到了不同的异常。 ..

• MemoryError :

  Raised when an operation runs out of memory but the situation may still be rescued (by deleting some objects). [...]

  我应该删除哪个对象来挽救这种情况？它只是退出，所以情况无法挽救......

  如果感觉ram使用量过多，为什么它会以10**9卡住我的电脑？

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最后，我的问题是:

为什么我会得到 3 个不同的结果，仅取决于 x 变量中存储的值？

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注意:

• 我知道 xrange 的存在，那没有这个问题，但我的问题是关于 range .
• 我认为用于引发异常的值可能会发生变化，具体取决于您的硬件。
• 我的 Python 版本:2.7.6。

Answer 1

好吧，range 尝试构建一个整个列表，其中包含与 x 一样多的项目。

对于死亡即时交换情况，您可以估计，假设 64 位和固定的 8 字节整数，x = 10**9 大约值 8 Go。因此，如果您没有更多的内存(考虑到已经使用的 RAM)，您就可以明白为什么系统需要交换。

再往下看，如果函数无法分配足够大的 block 来保存结果(在 10**15 的情况下)，则可能会引发 MemoryError看起来很大)。

我不知道 range 的实现细节，但它可能使用 OverflowError 来确保元素的绝对最大数量(也许以某种方式以防止 MemoryError，基于实际可用内存)。
正如 @ShadowRanger 的评论中提到的，如果结果的长度无法容纳 size_t 变量(2**31)，则会引发 OverflowError > (32 位)或 2**63 (64 位))，因为它无法初始化这样的列表。

正如您所提到的，xrange 不存在此问题，因为它不会生成整个列表，而是在每次迭代时生成一个值。这就是为什么迭代器/生成器具有内存效率。

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所以我快速浏览了一下，你可以看到 in the 2.7 source为什么它会抛出OverflowError。