我希望我的python脚本能够使用所有可用的RAM而不是更多（出于效率原因）。我可以通过只读取有限数量的数据来控制它，但我需要知道在运行时有多少RAM是免费的才能做到这一点。它将在各种Linux系统上运行。是否可以在运行时确定空闲RAM？
答案 0 :(得分：19)
在Linux系统上，我经常使用它：
def memory():
"""
Get node total memory and memory usage
"""
with open('/proc/meminfo', 'r') as mem:
ret = {}
tmp = 0
for i in mem:
sline = i.split()
if str(sline[0]) == 'MemTotal:':
ret['total'] = int(sline[1])
elif str(sline[0]) in ('MemFree:', 'Buffers:', 'Cached:'):
tmp += int(sline[1])
ret['free'] = tmp
ret['used'] = int(ret['total']) - int(ret['free'])
return ret
您可以在脚本启动时运行此命令。 RAM通常在繁忙的系统上经常使用和释放，因此在决定使用多少RAM之前应考虑到这一点。此外，大多数Linux系统的swappiness值为60.使用内存时，最常使用的页面将被换出。您可能会发现自己使用的是SWAP而不是RAM。
希望这有帮助。
答案 1 :(得分：6)
你可以读出/proc/meminfo。请注意，“空闲内存”通常很低，因为操作系统大量使用免费的未使用内存进行缓存。
此外，最好不要试图超越操作系统的内存管理。这通常只是以泪水（或较慢的程序）结束。最好只需要你需要的RAM。如果你想在具有以前未知内存量的机器上尽可能多地使用，我可能会检查安装了多少RAM（MemTotal中的/proc/meminfo），留出一定数量的内存操作系统和安全边际（比如1 GB）并使用其余部分。
答案 2 :(得分：3)
由于原始海报写的代码应该运行在各种 Linux 系统上，我在这里发布一个面向对象的Linux内存查询解决方案。 psutil 是一个很棒的库，但是如果由于某种原因无法安装它，您只需使用以下解决方案：
使用示例：
>>> f = FreeMemLinux()
>>> print f.total, f.used, f.user_free
8029212 3765960 4464816
>>>
>>> f_mb = FreeMemLinux(unit='MB')
>>> print f_mb.total, f_mb.used, f_mb.user_free
7841.02734375 3677.6953125 4360.171875
>>>
>>> f_percent = FreeMemLinux(unit='%')
>>> print f_percent.total, f_percent.used, f_percent.user_free
100.0 46.9032328453 55.60715049
代码：
class FreeMemLinux(object):
"""
Non-cross platform way to get free memory on Linux. Note that this code
uses the `with ... as`, which is conditionally Python 2.5 compatible!
If for some reason you still have Python 2.5 on your system add in the
head of your code, before all imports:
from __future__ import with_statement
"""
def __init__(self, unit='kB'):
with open('/proc/meminfo', 'r') as mem:
lines = mem.readlines()
self._tot = int(lines[0].split()[1])
self._free = int(lines[1].split()[1])
self._buff = int(lines[2].split()[1])
self._cached = int(lines[3].split()[1])
self._shared = int(lines[20].split()[1])
self._swapt = int(lines[14].split()[1])
self._swapf = int(lines[15].split()[1])
self._swapu = self._swapt - self._swapf
self.unit = unit
self._convert = self._factor()
def _factor(self):
"""determine the convertion factor"""
if self.unit == 'kB':
return 1
if self.unit == 'k':
return 1024.0
if self.unit == 'MB':
return 1/1024.0
if self.unit == 'GB':
return 1/1024.0/1024.0
if self.unit == '%':
return 1.0/self._tot
else:
raise Exception("Unit not understood")
@property
def total(self):
return self._convert * self._tot
@property
def used(self):
return self._convert * (self._tot - self._free)
@property
def used_real(self):
"""memory used which is not cache or buffers"""
return self._convert * (self._tot - self._free -
self._buff - self._cached)
@property
def shared(self):
return self._convert * (self._tot - self._free)
@property
def buffers(self):
return self._convert * (self._buff)
@property
def cached(self):
return self._convert * self._cached
@property
def user_free(self):
"""This is the free memory available for the user"""
return self._convert *(self._free + self._buff + self._cached)
@property
def swap(self):
return self._convert * self._swapt
@property
def swap_free(self):
return self._convert * self._swapf
@property
def swap_used(self):
return self._convert * self._swapu
答案 3 :(得分：1)
另一个选项是内置的Python软件包psutil：
stats = psutil.virtual_memory() # returns a named tuple
available = getattr(stats, 'available')
print(available)
根据documentation，available字段“是通过根据平台求和不同的内存值而得出的，并且应该用于监视跨平台中的实际内存使用情况时尚。”
请注意，返回值将以字节为单位
答案 4 :(得分：0)
我想您可以使用免费（http://www.cyberciti.biz/faq/linux-check-memory-usage/）， ps 或者来自SO-thread的 MemoryMonitor 类在我的答案的最底层做这件事。只是减少一些松弛，并留下一些少量的ram用于其他进程，如果他们迫切需要它，以避免代表他们的磁盘写入。
如果你使用它，你将需要解析free或ps的输出，但这应该不难。请记住，您需要实时分析可用的ram，因此您可以调整其他进程是否因某种原因而导致内存耗尽。