用objgraph定位python内存泄漏

最新推荐文章于 2025-12-01 03:35:03 发布
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本文详细解析了如何使用Python工具mg.pov.lt/objgraph来追踪和理解程序中的内存泄漏，并通过生成对象引用图片辅助分析，提供了解决内存管理问题的有效途径。
Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

http://www.lshift.net/blog/2008/11/14/tracing-python-memory-leaks/

http://mg.pov.lt/objgraph/

http://mg.pov.lt/blog/python-object-graphs.html


注：要生成对象引用图片，不一定要安装xdot，也可以用graphviz。

yum -y install python-gtk2 graphviz

yum -y install pygtk

 

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本章将带您深入Python解释器（特别是CPython）的内存管理核心，从最基础的对象模型和内存布局开始，逐步向上剖析引用计数、垃圾回收两大支柱，并揭示它们在处理内存时的精妙之处与潜在陷阱。理解这些底层机制是识别、诊断并最终避免内存泄漏的基石。Python的内存管理哲学根植于其独特且强大的对象模型。在Python中，"一切皆对象"不仅仅是一句口号，它更是指导内存分配、引用管理和垃圾回收的根本原则。在Python的世界里，无论是数字、字符串、列表、字典，甚至是函数、类、模块，它们在内存中都以统一的“对象”形式
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python内存泄漏
OSSRS
08-30 3442
一直没有管python的内存泄漏，等产品已经达到7×365运行了，运行了2天后，占用了6G，而且还在增长。看来不得不解决python的这个问题了。 占用内存：31*19.3%=5.983G=6126M 运行时间：(2days,22:51:21.637736)=255081s 完成任务数：1396projects 泄漏速度：24.59k/s 4.388m/project python的
python内存泄露
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08-16 1万+
一、python有自动垃圾回收机制（当对象的引用计数为零时解释器会自动释放内存），出现内存泄露的场景一般是扩展库内存泄露或者循环引用（还有一种是全局容器里的对象没有删除） 前者无需讨论，后者举例如下（Obj('B')和Obj('C')的内存没有回收） [dongsong@localhost python_study]$ cat leak_test2.py #encoding=utf-8
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