Python 一个大进程或多个小进程的内存使用情况更好吗？

我有一个内存不足的应用程序，它遍历一对数组，处理元素的每个组合。目前这个脚本非常需要内存。它最终使用了大约3GB的RAM

我的问题是：

在一个大进程中处理元素的每个组合是否更高效？还是为每个组合启动一个新的子流程更好

换句话说，做选项1是否更好：

for i in param_set1:
    for j in paramset2:
        Do_A_Big_Job(i, j)

或选择2：

import subprocess

for i in param_set1:
    for j in paramset2:
        subprocess.call([Do_A_Big_Job_Script, i, j])

我所说的“更好”，是指“使用更少的内存”

谢谢

编辑

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我对内存使用非常好奇。当进程结束时，UNIX系统会释放该内存吗？对于编写得相当好的脚本，这比python的垃圾收集更有效吗？我没有很多可用的内核，因此我希望多个进程或多或少并行运行。

运行单个进程当然会使用更少的RAM，但这会使利用多个CPU/内核变得困难

如果您不在乎需要多长时间，请运行单个进程

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作为一种折衷办法，您可以一次只运行几个进程，而不是一次启动所有进程。

内存使用情况完全取决于您对“作业”（分配和释放的变量）所做的工作，而不是如何分配它们。如果每个作业都使用大量内存，那么并行运行它们会使内存堆栈变大。唯一的冒险是它可能更快。我想把它作为一个答案发布，但我不认为它真的适合作为一个答案xD我只是想指出，你可能问错了东西。您的编辑似乎是一个更精确的问题，值得等待了解该主题的人。顺便说一句，这将有助于添加一些标记，使问题易于查找（如UNIX、内存、子进程等）