运行Python数据处理脚本，2核2G服务器需要优化哪些参数？

在2核2GB内存的服务器上运行Python数据处理脚本时，资源非常有限。为了确保脚本稳定、高效运行，需要从多个方面进行优化。以下是关键的优化参数和建议：

一、Python层面优化

1. 减少内存使用

• 使用生成器（Generator）：避免一次性加载大量数据到内存。

  # 不推荐
  data = [x * 2 for x in range(1000000)]
  
  # 推荐
  def gen_data():
    for x in range(1000000):
        yield x * 2

• 分块处理数据（Chunking）：
  使用 pandas.read_csv(chunksize=...) 分批读取大文件。

  import pandas as pd
  for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=1000):
    process(chunk)

• 及时释放变量：

  del large_variable
  import gc; gc.collect()

• 选择合适的数据类型：
  在Pandas中使用更节省内存的类型（如 int32, category）。

  df['column'] = df['column'].astype('category')

2. 避免多线程（GIL限制）

• Python的GIL使得多线程对CPU密集型任务帮助不大。
• 若需并行计算，考虑使用 multiprocessing 或 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor，但注意：2核只能开2个进程，否则反而降低性能。

3. 使用轻量级库

• 避免使用过于庞大的框架。
• 替代方案：
  • 用 polars 替代部分 pandas 操作（更快、更省内存）
  • 用 numpy 向量化操作替代循环

二、系统与运行环境优化

1. 调整交换空间（Swap）

2GB内存容易爆，建议添加1–2GB的swap空间防止OOM崩溃：

# 创建2GB swap
sudo fallocate -l 2G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

2. 限制Python内存使用

使用工具监控或限制内存：

• psutil 监控内存
• 第三方工具如 memory_profiler
• 或使用 ulimit 限制进程内存（谨慎使用）

3. 关闭不必要的服务

确保服务器只运行必要的服务，释放更多资源给Python脚本。

三、脚本执行方式优化

1. 使用轻量级解释器

• 考虑使用 PyPy（JIT提速，适合长时间运行的脚本），但兼容性需测试。
• 或使用 micropython（仅适用于简单逻辑）

2. 优化启动参数

• 减少Python的默认行为开销：

  python -O script.py  # 关闭assert
  PYTHONOPTIMIZE=1     # 环境变量设置

3. 避免虚拟环境过度嵌套

虚拟环境本身开销小，但路径复杂可能影响导入速度。

四、数据存储与I/O优化

1. 使用高效文件格式

• 优先使用 parquet、feather、hdf5 等列式存储，比CSV快且省内存。

  df.to_parquet('data.parquet')
  df = pd.read_parquet('data.parquet')

2. 减少磁盘I/O频率

• 批量读写，避免频繁打开/关闭文件。

五、监控与调试

1. 实时监控资源使用

import psutil
print(f"Memory usage: {psutil.virtual_memory().percent}%")
print(f"CPU usage: {psutil.cpu_percent()}%")

2. 日志记录与异常处理

确保脚本崩溃时能保留现场信息，便于分析。

六、其他建议

总结：关键优化点清单

✅ 使用 chunksize 分块处理大数据
✅ 用 generator 和 iterator 减少内存占用
✅ 选用 parquet 等高效格式
✅ 设置 swap 防止 OOM
✅ 避免多线程，合理使用多进程（最多2个）
✅ 定期 del + gc.collect()
✅ 使用 category、int32 等节省内存的 dtype
✅ 监控内存和CPU使用

如果你提供具体的脚本类型（如：清洗CSV、机器学习预处理、API聚合等），我可以给出更针对性的优化建议。