Question

我有一个需要搜索特定值的Excel 2010文件（xlsx）列表。由于xslx是二进制格式，因此无法使用普通文本编辑器。所以我为每个文件执行以下操作

获取文件名
在熊猫中打开
将数据帧转换为numpy数组
检查数组值

这需要多处理，因为它不受I / O限制。大熊猫的东西和数组转换需要时间。所以我已经设置了我的脚本的多处理版本（见下文）：

问题是每个工作进程的内存消耗。尽管每个xlsx文件只有100kb，但每个工作程序的内存持续高达2GB。我不明白为什么在处理新文件之前没有释放内存。这样我在处理文件列表之前就会耗尽内存。

问题似乎不是队列，而是熊猫的东西。

这是我的代码。它可以使用您系统上的任何xlsx文件进行测试。

import pandas as pd
import multiprocessing as mp
import glob

path = r'c:\temp'
fileFilter = 'serial.xlsx'
searchString = '804.486'


def searchFile(tasks, results, searchString):
    """Iterates over files in tasks and searches in file for the
    occurence of 'searchString'.

    Args:
    -----
    tasks: queue of strings
        Files to look in
    results: queue of strings
        Files where the searchString was found
    searchString: str
        the string to be searched
    """
    # for files in the queue
    for task in iter(tasks.get, 'STOP'):
        # read the filestructre into memory
        xfile = pd.ExcelFile(task)
        # iterate all sheets
        for sheet in xfile.sheet_names[:3]:
            # read the sheet
            data = pd.read_excel(xfile, sheet)
            # check if searchString is in numpy representation of dataframe
            if searchString in data.values.astype(str):
                # put filename in results queue
                results.put(task)
                break
        xfile.close()

if __name__ == "__main__":
    # get all files matching the filter that are in the root path
    print('gathering files')
    files = glob.glob(path + '\**\{}'.format(fileFilter), recursive=True)

    # setup of queues and variables
    n_proc = 2
    tasks = mp.Queue()
    results = mp.Queue()

    print('Start processing')
    # setup processes and start them
    procs = [mp.Process(target=searchFile,
                        args=(tasks, results, searchString))
             for x in range(n_proc)]
    for p in procs:
        p.daemon = True
        p.start()

    # populate queue
    for file in files:
        tasks.put(file)

    for proc in procs:
        tasks.put('STOP')

    for p in procs:
        p.join()

    # print results
    for result in range(results.qsize()):
        print(results.get())

    print('Done')

Answer 1

gc中的问题似乎无法收集你永远不会离开的函数上下文中的pandas帧。您可以使用multiprocessing.Pool.map来为您执行队列处理。将为每个项目调用Worker函数，让gc完成工作。您还可以使用maxtasksperchild池构造函数参数来限制worker处理的项目数量。

import glob
import multiprocessing


def searchFile(task, searchString):
    xfile = pd.ExcelFile(task)
    ...
    if found:
        return task


if __name__ == '__main__':
    files = glob.glob(path + '\**\{}'.format(fileFilter), recursive=True)
    searchString = '804.486'

    pool = multiprocessing.Pool(2, maxtasksperchild=10)

    args = ((fname, searchString) for fname in files)
    matchedFiles = filter(None, pool.map(searchFile, args))
    pool.close()

python多处理工作者内存消耗无限增加

1 个答案: