我有一个生成 300 个线程的 Python 脚本。每个线程连接到给定端口上的套接字并平均接收大约 500 个字符，直到它关闭套接字。
我目前有这个设置：
threading.stack_size(524288)
这意味着 512KB。我只用了 128KB 就试了一下，它在非常小的一组测试中运行良好。但我不知道我所做的是否正确。理想情况下，我想将大小设置为低于 128KB。
所以，我的问题是，我拥有的一种套接字连接可以在 AVERAGE 中使用多少 RAM？我知道它在某种程度上是一个非标准问题，而且我知道它在很多方面都有所不同，但我只想听一些平均数字。如果我只使用 64KB 或更少可以吗？
感谢您花时间阅读本文，我将感谢您的回答。
问候。
一个很好的线程示例可能是尝试发送电子邮件。
设置的堆栈大小threading.stack_size是为线程中的调用堆栈分配的内存量。
必须在创建线程时分配此数量。它不能改变。
不出所料（我希望）这个值限制了调用堆栈上可以存在的帧数。令人惊讶的是（也许）它适用于 C 调用堆栈——而不是 Python 调用堆栈。
在 CPython 上，Python 调用堆栈和 C 调用堆栈是相关的——尽管它们是不同的东西。
这意味着，如果您在线程中运行的 Python 代码进行了足够多的调用以使 C 调用堆栈足够深，以至于它需要比您允许使用的内存更多的内存，threading.stack_size那么您的 Python 进程将崩溃。
因此，如果您将其调整得太低，您会发现您的应用程序将变得不可靠——故障表现为神秘的崩溃。
再次重申，这里有两个概念。首先，启动线程时实际分配的内存量是由threading.stack_size. 其次，线程的调用堆栈实际需要使用的内存量。前者必须始终至少与后者一样大，才能使您的程序正常工作。您可以使用控制前者，threading.stack_size但只能通过编写程序的方式控制后者。
如果您想节省内存，请考虑在一个线程中全部使用非阻塞套接字（简单地使用非阻塞套接字不会减少内存使用量 - 但使用一个线程而不是 300 个线程肯定会减少内存使用量）。