python内存泄漏解决

贾亚飞

已于 2024-04-21 17:20:19 修改

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分类专栏： python 文章标签： python 开发语言

于 2024-04-21 17:11:17 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40777649/article/details/138038675

本文详细探讨了Python中内存泄漏的常见原因，包括循环引用、全局变量的持久内存、长期运行进程和第三方库资源管理。同时介绍了如何通过弱引用、避免大对象和正确处理资源来防止内存泄漏，以及使用内存检测工具进行诊断。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、目录

1 定义
2 内存泄漏的常见原因
3 检测
4 解决方法

二、实现

定义
程序在使用完内存后未正确释放，导致内存占用不断增加，最终耗尽内存资源。python中，由于提供自动内存管理机制(垃圾回收),内存泄漏问题比较少，但仍然会发生。
内存泄漏的常见原因

a.循环引用：当两个或多个对象相互引用时，如果没有妥善地处理，可能会导致内存泄漏。垃圾回收器无法识别这种情况，因为这些对象不再被使用，但由于引用计数不为零，无法被垃圾回收。

class A():
    def __init__(self):
        self.b = None

class B():
    def __init__(self):
        self.a = None
a = A()
b = B()
a.b = b
b.a = a
解决：
# 打破循环引用
a.b = None
b.a = None

# 错误示例：循环中创建大量临时对象
for i in range(1000000):
    temp_list = [i] * 1000000  # 大量临时对象
    # 正确做法：不要在循环中创建大对象或者临时对象
    # 或者在每次迭代后手动清理资源
    del temp_list     #清空对象
 
# 错误示例：对象间产生了强引用循环
class MyClass:
    def __init__(self):
        self.list_of_myself = []
 
    def leak_memory(self):
        for i in range(1000000):
            self.list_of_myself.append(self)  # 强引用循环
            # 正确做法：使用弱引用或者在每次迭代后手动解除引用
            # self.l