64位Python导致冻结

作为一名编程新手，我正在用以下脚本玩弄Python：

import itertools
Lists=list(itertools.permutations(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k']))
print(len(Lists))

在32位Python上，它将导致内存溢出错误。然而，当在64位Python上尝试它并观看任务管理器时，Python使用4 GB内存（我有8 GB RAM），然后我的计算机冻结，我必须重新启动它

这是正常的行为吗？我如何解决这个问题，或者限制Python可以访问多少内存

此外，如果我将类似的内容转换为.exe文件（将此脚本用作其他内容的测试），它会冻结其他计算机吗？

该函数返回一个生成器，该生成器按照字典顺序惰性地计算给定序列的所有可能排列。然后，您的代码将所有这些排列显式存储在

列表中

你的序列包含11个字母。对于您的输入，共有11个！=39916800个排列。Python的内存效率不是特别高；对于4000万个排列中的每一个排列，需要存储以下值：


指向列表对象的指针。（64位Python上有8个字节）
列表容器本身，包含11个指向字符串和空闲空间的指针。（8×8字节）

因此，每个排列至少使用96个字节。添加一些填充和杂项浪费，我们可以估计每个排列使用150字节的内存。把这个乘以4000万，我们得到6G字节


这种高内存使用率解释了为什么您的程序在32位Python上死机（不能使用超过4GB的RAM，实际上限制为2GB）。此外，当进程占用大量内存时，如果启用了页面/交换文件，则可能会导致页面/交换文件中出现抖动

限制Python内存限制的一种方法是通过操作系统提供的机制，例如
ulimit
。另一种方法是通过查阅。
函数返回一个生成器，该生成器按照字典顺序惰性地计算给定序列的所有可能排列。然后，您的代码将所有这些排列显式存储在
列表中

你的序列包含11个字母。对于您的输入，共有11个！=39916800个排列。Python的内存效率不是特别高；对于4000万个排列中的每一个排列，需要存储以下值：


指向列表对象的指针。（64位Python上有8个字节）
列表容器本身，包含11个指向字符串和空闲空间的指针。（8×8字节）

因此，每个排列至少使用96个字节。添加一些填充和杂项浪费，我们可以估计每个排列使用150字节的内存。把这个乘以4000万，我们得到6G字节


这种高内存使用率解释了为什么您的程序在32位Python上死机（不能使用超过4GB的RAM，实际上限制为2GB）。此外，当进程占用大量内存时，如果启用了页面/交换文件，则可能会导致页面/交换文件中出现抖动

限制Python内存限制的一种方法是通过操作系统提供的机制，例如
ulimit
。另一种方法是咨询。
谢谢，你的回答很有道理。python不应该先给我一个溢出错误，而不是冻结我的计算机吗？就像上面那个家伙说的，尽管它没有回答很多问题：P无论如何，在Python 3.5上，我得到了5.78625588GB的内存使用量，使用
getsizeof（置换）+sum（getsizeof（P）表示置换中的P）
谢谢你的建议，我使用Windows 10，因此无法使用'ulimit'，当我尝试导入资源时，我发现模块未找到错误-“没有名为'resource'的模块”。也许我应该阻止使用此函数生成超过一定大小的数组？谢谢，您的回答很有意义。python不应该先给我一个溢出错误，而不是冻结我的计算机吗？就像上面那个家伙说的，尽管它没有回答很多问题：P无论如何，在Python 3.5上，我得到了5.78625588GB的内存使用量，使用
getsizeof（置换）+sum（getsizeof（P）表示置换中的P）
谢谢你的建议，我使用Windows 10，因此无法使用'ulimit'，当我尝试导入资源时，会出现模块未找到错误-“没有名为'resource'的模块”。也许我应该阻止使用此函数生成超过一定大小的数组？