限制Windows中的python脚本RAM使用

Question

我的程序可以根据使用情况突然分配大量的RAM。 我想限制它可以从系统中获取的RAM。

我在这里看到： 限制RAM使用到python程序

但它只适用于Unix。 Windows的任何解决方案？

Answer 1

Job对象支持限制进程的已提交内存。 在Python中，我们可以通过PyWin32或ctypes实现它。

请注意，在Windows 8之前，进程只能在一个作业中。 这是一个值得关注的常见情况包括py.exe启动程序（.py文件的默认关联），它在作业中运行python.exe，以及任务计划程序服务，它运行作业中的每个任务。

PyWin32示例

import sys
import warnings

import winerror
import win32api
import win32job

g_hjob = None

def create_job(job_name='', breakaway='silent'):
    hjob = win32job.CreateJobObject(None, job_name)
    if breakaway:
        info = win32job.QueryInformationJobObject(hjob,
                    win32job.JobObjectExtendedLimitInformation)
        if breakaway == 'silent':
            info['BasicLimitInformation']['LimitFlags'] |= (
                win32job.JOB_OBJECT_LIMIT_SILENT_BREAKAWAY_OK)
        else:
            info['BasicLimitInformation']['LimitFlags'] |= (
                win32job.JOB_OBJECT_LIMIT_BREAKAWAY_OK)
        win32job.SetInformationJobObject(hjob,
            win32job.JobObjectExtendedLimitInformation, info)
    return hjob

def assign_job(hjob):
    global g_hjob
    hprocess = win32api.GetCurrentProcess()
    try:
        win32job.AssignProcessToJobObject(hjob, hprocess)
        g_hjob = hjob
    except win32job.error as e:
        if (e.winerror != winerror.ERROR_ACCESS_DENIED or
            sys.getwindowsversion() >= (6, 2) or
            not win32job.IsProcessInJob(hprocess, None)):
            raise
        warnings.warn('The process is already in a job. Nested jobs are not '
            'supported prior to Windows 8.')

def limit_memory(memory_limit):
    if g_hjob is None:
        return
    info = win32job.QueryInformationJobObject(g_hjob,
                win32job.JobObjectExtendedLimitInformation)
    info['ProcessMemoryLimit'] = memory_limit
    info['BasicLimitInformation']['LimitFlags'] |= (
        win32job.JOB_OBJECT_LIMIT_PROCESS_MEMORY)
    win32job.SetInformationJobObject(g_hjob,
        win32job.JobObjectExtendedLimitInformation, info)

def main():
    assign_job(create_job())
    memory_limit = 100 * 1024 * 1024 # 100 MiB
    limit_memory(memory_limit)
    try:
        bytearray(memory_limit)
    except MemoryError:
        print('Success: available memory is limited.')
    else:
        print('Failure: available memory is not limited.')
    return 0

if __name__ == '__main__':
    sys.exit(main())

Answer 2

我有与OP相同的问题，除了我想限制使用的物理RAM的数量，而不是虚拟。 @ eryksun的回答和limit_memory()函数工作得很好，但限制了可分配内存（虚拟内存）的总量。 这是他/她的代码的附加功能，它限制了物理内存量（“工作集”）。

def limit_working_set(memory_limit):
    if g_hjob is None:
        return
    info = win32job.QueryInformationJobObject(g_hjob, win32job.JobObjectBasicLimitInformation)
    info['MinimumWorkingSetSize'] = 50 * 4096  # default minimum value
    info['MaximumWorkingSetSize'] = memory_limit
    info['LimitFlags'] = (win32job.JOB_OBJECT_LIMIT_WORKINGSET)
    win32job.SetInformationJobObject(g_hjob, win32job.JobObjectBasicLimitInformation, info)