问题描述
我使用 jupyter notebook 来执行 pyton 脚本。该脚本调用来自 mlxtend 框架的 association_rules 函数。调用这个函数，ram 会从原来的 500 MB 爆炸到超过 32 GB。但这不是问题。问题是，如果我在 Windows 10 PC 上本地执行脚本，ram 会达到最大值，但一切仍在运行。当我在 unix 服务器（Xfce）上做同样的事情时，服务器崩溃了。我可以做些什么来防止服务器崩溃并保证脚本继续运行？
更新： 我基本上错过了 Windows 一直在交换内存的事实，唯一的区别是 Windows 不会崩溃。我很确定这将通过修复交换配置在 linux 上解决。所以基本上这个问题已经过时了。
更新： 我做了一些错误的假设。 Windows PC 已经在交换，交换分区也耗尽了内存。因此，在所有机器上都出现了相同的问题，并且所有机器都崩溃了。最后是数据预处理上的一个错误。很抱歉给您带来不便，请将此问题视为不再相关。
解决方法
使用 nice 命令运行脚本以分配优先级。