Python 内存错误的可能性？

上述代码中是否存在内存错误的可能性？这段代码运行在一台服务器上，服务器是一台运行32位Ubuntu（Ubuntu12.04 LTS）的四核Xeon机器。在少数情况下，其工作正常，并且在少数情况下显示内存错误。仅供参考：我不知道他们正在测试的案例，但输入是小写字母。输入大小仅用于数据的内存量为1+2+3…+n-2+n-1+n，其中n是输入的长度，换句话说，

len（a）

。结果是（n+1）*n/2。如果n是10000，则计算出大约50MB的字符串数据加上python字典用来存储10000个条目的RAM。在我的OSX盒上进行测试，这似乎很小，事实上，如果我在上面运行此代码，过程显示使用了53.9 MB：

a=raw_input()
prefix_dict = {}
for j in xrange(1,len(a)+1):
    prefix = a[:j]
    prefix_dict[prefix] = len(prefix)
print prefix_dict

我看不出你的代码有任何明显的错误，当我在一个10000个字母长的字符串上运行它时，它会很高兴地吐出大约50mb来输出，所以一定是出了什么问题

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显示进程的内存使用情况是什么？

也许一段较小的代码会有帮助：

str = "a"
d = {}
for i in xrange(10000):
    d[str] = i
    str = str + "a"

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为什么呢一对字节码指令需要更多的字节；显然，与存储的数据量相比，这是不可能的小。@delnan:也就是

前缀

，因为中间存储被废弃了。可能垃圾收集器在循环期间不工作，然后大约5000*10000字节被保存在内存中。Refcounting总是在工作，循环GC不关心Python循环。但是这并不重要，因为

前缀

所指的字符串仍然可以访问，当然是因为

predix_dict

。特别是如果您在开始之前分配了大量大型对象。稍微偏离主题，但在本代码中，

len（prefix）

将始终等于

j

。没有必要做

len（前缀）

。我有个问题。raw_input（）读入的内容是否可以变为惰性，您将如何做到这一点？

prefix_dict = { a[:j]:j for j in xrange(1, len(a) + 1) }