Python中的MemoryError钩子？

是否有一种全局捕获MemoryError异常的方法，以便库可以清除缓存，而不是让用户代码看到MemoryError

我正在用Python开发一个存储非常大对象的内存缓存库，用户通常希望使用所有可用的RAM来简化脚本和/或加速脚本。我希望能够有一个钩子，python解释器在其中请求回调函数释放一些RAM，以避免在用户代码中调用MemoryError

操作系统：Solaris和/或Linux

Python:cpython2.6*

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编辑：我正在寻找一种不会被except块处理的机制。如果在任何代码中由于任何原因出现内存错误，我希望Python解释器首先尝试使用回调来释放一些RAM，并且永远不要生成MemoryError异常。我不控制会产生错误的代码，我希望我的缓存能够积极地使用它想要的内存，根据用户代码的需要自动释放内存。

A

MemoryError

是一个例外，您应该能够在除块之外的

块中捕获它。
这不是处理内存管理的好方法。当您看到MemoryError时，您已经处于关键状态，内核可能接近于终止进程以释放内存，在许多系统上，您将永远看不到它，因为它将进行交换或终止进程，而不是失败分配

您可能会看到MemoryError的唯一可恢复情况是在尝试进行非常大的分配后，该分配不适合可用的地址空间，仅在32位系统上常见

如果您想拥有一个缓存，以便根据其他分配的需要释放内存，那么它不需要与错误交互，而需要与分配器本身交互。这样，当您需要释放内存进行分配时，您将知道需要多少连续内存，否则您将盲目猜测。这还意味着您可以在内存分配发生时跟踪它们，这样您就可以将内存使用率保持在特定的水平，而不是让它不受约束地增长，然后在内存分配过高时尝试恢复

不过，我强烈建议，对于大多数应用程序来说，这种缓存行为过于复杂——通常最好只使用一定数量的内存进行缓存。
我希望能对Glenn的答案发表评论。。。虽然我同意反对使用MemoryException作为处理缓存大小的方法的总体想法，但这并不一定意味着当您捕获它们时，您的系统就是我们的重击。有些人不用交换就可以运行，当使用ulimit限制最大进程大小时，您也可以使用它们。此外，当使用软限制时，您甚至可以提高软限制以优雅地处理内存耗尽导致的进程死亡（假设有一种方法可以在不分配任何内存的情况下提高它；我还从未尝试过）

捕获一个未捕获的异常意味着发生了错误，而您不知道发生了什么。这意味着您的应用程序可能开始以意外的方式运行，就像您开始删除随机代码行一样！我在一些应用程序中使用了通用异常处理程序，但只是为了向用户显示一条好消息（对于GUI特别有用），然后就消失了

您可以将异常处理程序挂接为：

sys.excepthook = <your_exceptionhook>

sys.excepthook=

参数是异常类、异常实例和回溯对象。您可以按相同的顺序将这些参数传递给traceback.format_exception（）以生成跟踪消息python在未捕获异常时写入stderr

注意：我没有尝试过它是否对MemoryException错误有用，但这是捕获未捕获异常的方式。
我试图澄清这个问题。我希望我的库能够在任何代码中拦截MemoryError的创建，而该代码除了其中的块之外，不会有任何尝试。