使用 Python 实现手动的垃圾回收

说明

在 C 语言里,我们需要使用 free 去手动释放内存,在 Python 里面,我们可以使用 del 对象 + gc.collection 来触发垃圾回收。

代码实现

import gc
import os

import psutil


def show_memory_info(hint):
    """
    定义一个显示内存情况的函数
    :param hint:
    :return:
    """
    # 获取当前进程的进程号
    pid = os.getpid()

    # psutil 是一个获取系统信息的库
    p = psutil.Process(pid)
    info = p.memory_full_info()
    memory = info.uss/1024./1024
    print(f"{hint} memory used: {memory} MB ")


def main():
    show_memory_info("initial")
    a = [i for i in range(1000000)]
    show_memory_info("after a created")

    # 强制手动进行垃圾回收
    del a
    gc.collect()

    show_memory_info("finish")
    try:
        print(a)
    except Exception as e:
        print(e)


main()

运行结果:
在这里插入图片描述

循环引用导致垃圾回收失败

import gc
import os

import psutil


def show_memory_info(hint):
    # 获取当前进程的进程号
    pid = os.getpid()

    # psutil 是一个获取系统信息的库
    p = psutil.Process(pid)
    info = p.memory_full_info()
    memory = info.uss/1024./1024
    print(f"{hint} memory used: {memory} MB ")


def func():
    show_memory_info("initial")
    a = [i for i in range(1000000)]
    b = [j for j in range(1000000)]
    show_memory_info("after")
    # 进行循环引用
    a.append(b)
    b.append(a)


func()
show_memory_info("finished")

运行结果:
在这里插入图片描述

解决循环引用

可以通过显式调用 gc.collection() 来解决循环引用造成的问题:
代码如下:

import gc
import os

import psutil


def show_memory_info(hint):
    # 获取当前进程的进程号
    pid = os.getpid()

    # psutil 是一个获取系统信息的库
    p = psutil.Process(pid)
    info = p.memory_full_info()
    memory = info.uss/1024./1024
    print(f"{hint} memory used: {memory} MB ")


def func():
    show_memory_info("initial")
    a = [i for i in range(1000000)]
    b = [j for j in range(1000000)]
    show_memory_info("after")
    # 进行循环引用
    a.append(b)
    b.append(a)


func()
# (2) 对于出现了循环引用的情形 可以显式调用 gc.collection() 来进行垃圾回收
gc.collect()
show_memory_info("finished")

运行结果:
在这里插入图片描述

引用显示工具

# 使用 objgraph 来观察循环引用 了解即可 
# show_refs(),它可以生成清晰的引用关系图。
import objgraph
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]

a.append(b)
b.append(a)

objgraph.show_refs([a])


import objgraph
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]

a.append(b)
b.append(a)
objgraph.show_backrefs([a])

### 构建任务失败解决方案 当遇到 `Execution failed for task ':app:shrinkReleaseRes'` 错误时,这通常意味着资源压缩过程中出现了问题。此错误可能由多种原因引起,包括但不限于配置不正确、依赖冲突或特定于项目的其他因素。 #### 可能的原因分析 1. **ProGuard 或 R8 配置不当** ProGuard 和 R8 是用于优化和混淆代码以及减少 APK 大小的工具。如果这些工具的配置存在问题,可能会导致资源无法正常处理[^1]。 2. **重复资源** 如果项目中有多个模块定义了相同的资源名称,可能导致冲突并引发该错误。检查是否存在重名的 drawable、string 等资源文件[^2]。 3. **第三方库兼容性** 某些第三方库可能与当前使用的 Gradle 插件版本或其他库存在兼容性问题,从而影响到资源打包过程中的行为[^3]。 4. **Gradle 缓存问题** 有时旧缓存数据会干扰新编译的结果,尝试清理本地仓库和重新同步项目可以帮助排除此类潜在障碍[^4]。 #### 推荐的操作方法 为了有效解决问题,建议按照以下步骤逐一排查: ```bash # 清理项目构建目录 ./gradlew clean # 删除 .gradle 文件夹下的所有内容以清除缓存 rm -rf ~/.gradle/caches/ ``` 调整 `build.gradle` 中的相关设置也是一个重要环节: ```groovy android { ... buildTypes { release { minifyEnabled true // 是否启用代码缩减 shrinkResources true // 是否开启资源压缩 proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro' // 尝试禁用 shrinkResources 来测试是否为资源压缩引起的错误 // shrinkResources false } } } ``` 此外,在 `proguard-rules.pro` 文件内添加必要的保留规则,防止关键类被意外移除: ```text -keep class com.example.yourpackage.** { *; } # 替换为你自己的包路径 -dontwarn androidx.**,com.google.** # 忽略警告信息 ``` 最后,确保所使用的 Android Studio 版本是最新的稳定版,并且已经应用了所有的补丁更新。
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