用PyCharm避免SIGKILL

Question

我有一个简单的循环，在一些模拟中绘制一些累加值，这需要很长时间来计算。我把它简化为下面的MCVE：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()

counter = 0
yvalues = [0]
for k in range(1000):
    for l in range(10_000_000):
        counter += 1 + np.tanh(counter)
        print(k, l, counter)
    yvalues.append(counter)
    plt.plot(yvalues)
    plt.draw()
    fig.canvas.flush_events()

问题是，过了一段时间后，我收到了一个通知："PyCharm没有响应“，尽管程序仍然在运行，运行得很好。

​

​

消息本身并不是问题所在，但是如果您忽略了这个警告并且不按等待，程序就会停止并显示。

Process finished with exit code 137 (interrupted by signal 9: SIGKILL)

(当你按原力退出时，也会发生同样的情况。)

，有人知道为什么会发生这种事吗?如何避免？

这使得不可能运行这一模拟，例如，一夜之间，因为你必须不断地注意这一警告，并按下再次等待。

Answer 1

正如@CarlosGonzalez的评论中所提到的，SIGKILL可能是由Linux (内存不足)杀手发送的。如果是这样的话，那么唯一的解决方案就是使用更少的内存，或者获得更多的内存。

考虑到运行MCVE所需的时间，我无法确定使用这么多内存的确切源，但我可以猜测它与counter或yvalues无关-- counter最多可达10^10 (1000 * 10_000_000)的数量级，适合64位整数精细(8字节内存)，yvalues也可以容纳其中1000位(如果我们假设它是数组，而counter是64位int)。

使用下面的代码，我注意到与其余代码相比，fig.canvas.flush_events()运行得相当慢(试着注释掉它并比较速度，并注意Ctrl/SIGINT如何无法阻止它)：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
counter = 0
yvalues = [0]
for k in range(1000):
    counter += 1e7
    yvalues.append(counter)
    plt.plot(yvalues)
    plt.draw()
    print(k)
    fig.canvas.flush_events()  # Potentially problematic?

也许您需要重新考虑是否需要刷新画布事件。