Python垃圾回收

我已经创建了一些python代码，它在循环中创建一个对象，并在每次迭代中用相同类型的新代码覆盖此对象。这是10.000次，Python每秒钟占用7MB的内存，直到使用我的3GB RAM。有谁知道从内存中删除对象的方法吗？Python垃圾回收

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2009-06-23 utdiscant

相关：http://stackoverflow.com/questions/759906/sys-getrefcount-continuation/759970#759970 – codeape 2009-06-23 22:32:07

你还没有提供足够的信息 - 这取决于你正在创建的对象的具体细节，以及你在循环中做了什么。如果该对象不创建循环引用，则应在下一次迭代中解除分配。例如，代码

for x in range(100000): 
    obj = " " * 10000000

不会导致不断增加的内存分配。

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2009-06-23 22:07:41

我在我的对象中创建循环引用。不能手动删除它吗？ – utdiscant 2009-06-23 22:14:38

Python将自动收集带有循环引用的对象*，除非*引用循环中的任何对象都有__del__方法。如果是这样的话，垃圾对象将被移动到gc.garbage列表中，并且您将不得不手动中断参考周期。尽量避免同时使用__del__方法和参考周期。 – Miles 2009-06-23 22:21:28

避免引用循环的一个解决方案是使用weakrefs：http://docs.python.org/library/weakref.html – Miles 2009-06-23 22:27:16

这是一个旧的错误，已经在python 2.5中修正了一些类型。发生了什么事情是，python并不擅长收集空列表/字典/ tupes /浮动/整数等内容。在Python 2.5中，这是固定的......主要是。然而，浮点数和整数是用于比较的单例，因此一旦创建了其中一个，只要解释程序还活着，它就会一直保留。在处理大量漂浮物时，我被这种最糟糕的东西咬了，因为他们有一种独特的恶习。这是特点for python 2.4和更新关于它被折叠成python 2.5

我发现它周围的最佳方式是升级到python 2.5或更新，以照顾列表/字典/元组问题。对于数字来说唯一的解决方案是不要让大量的数字进入Python。我已经用我自己的包装器完成了一个C++对象，但我有一个印象numpy.array会给出类似的结果。

作为后脚本，我不知道发生了什么事这在Python 3，但我怀疑数字仍然是一个单独的部分。所以内存泄漏实际上是该语言的一个特征。

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2009-06-23 22:11:24

尽管如此，这应该不完全是造成问题的原因;即使Python 2.4应该重用释放的内存（它只是没有返回到操作系统）。 – Miles 2009-06-23 22:19:06

这里有一两件事你可以在REPL做强制变量的解引用：

>>> x = 5 
>>> x 
5 
>>> del x 
>>> x 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
NameError: name 'x' is not defined

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2009-06-23 22:11:59

如果要创建循环引用，你的对象不会立即释放，但要等待一个GC循环运行。

您可以使用weakref模块来解决这个问题，或者在使用后明确地删除对象。

来源

2009-06-24 01:28:56 Algorias

我发现，在我的情况（与Python 2.5.1），与包括有__del__()方法，不仅是垃圾收集不及时发生类循环引用，从来没有得到所谓的我的对象的__del__()方法，即使剧本退出了。所以我用weakref来打破循环引用，一切都很好。

荣誉万里谁在他的评论所提供的所有信息，我把这个在一起。

来源

2010-01-10 16:30:33 Von

我认为这是循环引用（虽然这个问题不明确这方面的信息。）来解决这个问题

一种方法是手动调用垃圾收集。当您手动运行垃圾收集器时，它也会扫描循环引用的对象。

import gc 

for i in xrange(10000): 
    j = myObj() 
    processObj(j) 
    #assuming count reference is not zero but still 
    #object won't remain usable after the iteration 

    if !(i%100): 
     gc.collect()

这里不经常运行垃圾回收器，因为它有自己的开销，例如，如果你在每个循环中运行垃圾收集器，解释将变得非常缓慢。

来源

2010-10-30 21:37:29 hasanatkazmi

Python垃圾回收

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