[python] MemoryError

1. 오류 설명: MemoryError

MemoryError는 파이썬 프로그램이 사용할 수 있는 메모리가 부족할 때 발생합니다. 이 오류는 주로 매우 큰 데이터 구조(예: 리스트, 딕셔너리 등)를 생성하거나, 제한된 시스템 메모리를 초과하는 작업을 수행할 때 발생합니다.

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2. 오류 예시

다음은 MemoryError가 발생할 수 있는 상황입니다:

• 매우 큰 리스트를 생성하려고 시도할 때
• 메모리 집약적인 작업(이미지 처리, 데이터 분석 등)을 수행할 때

예시:

# 매우 큰 리스트 생성 시도
large_list = [0] * (10**10)  # 너무 큰 크기

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3. 오류 해결책

1. 데이터 크기 최적화:
   • 데이터를 효율적으로 저장할 수 있는 방법을 사용하세요. 예를 들어, 리스트 대신 numpy 배열을 사용하는 것이 유용할 수 있습니다.
   • 불필요한 변수나 데이터는 삭제(del)하여 메모리를 확보하세요.
2. 제너레이터 사용:
   • 한 번에 모든 데이터를 메모리에 저장하지 않고, 필요한 부분만 생성하여 사용하는 방식입니다.
3. 시스템 메모리 증설:
   • 물리적 메모리(RAM)를 증설하거나, 작업을 더 큰 메모리가 있는 시스템에서 수행하세요.
4. 외부 저장소 활용:
   • 데이터가 너무 클 경우 데이터베이스, 파일 시스템, 또는 클라우드 스토리지를 사용하여 데이터를 분산 처리하세요.
5. 코드 최적화:
   • 메모리 프로파일링 도구(예: tracemalloc)를 사용하여 메모리를 많이 사용하는 부분을 찾아 개선하세요.

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4. 오류 예제 코드 및 해결 코드

오류 예제 코드:

# 메모리 부족으로 인해 MemoryError 발생 가능
large_list = [i for i in range(10**10)]  # 매우 큰 리스트
print("리스트 생성 완료!")

해결 코드 1: 제너레이터 사용:

# 제너레이터를 사용하여 메모리 사용 최적화
def large_number_generator(limit):
    for i in range(limit):
        yield i

# 제너레이터 생성
large_gen = large_number_generator(10**10)
for num in large_gen:
    if num % 1000000000 == 0:  # 부분 데이터만 확인
        print(num)

해결 코드 2: Numpy 사용:

import numpy as np

# 리스트 대신 Numpy 배열을 사용하여 메모리 효율적으로 처리
large_array = np.arange(10**7, dtype=np.int32)  # 적절한 데이터 타입 선택
print("Numpy 배열 생성 완료!")

해결 코드 3: 데이터 저장소 활용:

import sqlite3

# 데이터베이스에 데이터를 저장하여 메모리 사용 절감
conn = sqlite3.connect('large_data.db')
cur = conn.cursor()
cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS numbers (value INTEGER)")

# 데이터베이스에 데이터 삽입
for i in range(10**7):
    cur.execute("INSERT INTO numbers (value) VALUES (?)", (i,))
    if i % 1000000 == 0:
        print(f"{i} 데이터 삽입 완료")

conn.commit()
conn.close()
print("데이터 삽입 완료!")

이 코드들은 상황에 따라 적절히 조합하여 MemoryError 문제를 해결하는 데 활용할 수 있습니다.