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python函数内存泄露,python内存溢出怎么办

python 中的out of memory是怎么回事,内存不够吗?

这不是你电脑内存大小的问题,

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在编程中,如果在一个域中输入的数据超过了它的要求就会引发数据溢出问题。

缓冲区溢出好比是将十磅的糖放进一个只能装五磅的容器里。一旦该容器放满了,余下的部分就溢出在柜台和地板上,弄得一团糟。由于计算机程序的编写者写了一些编码,但是这些编码没有对目的区域或缓冲区——五磅的容器——做适当的检查,看它们是否够大,能否完全装入新的内容——十磅的糖,结果可能造成缓冲区溢出的产生。如果打算被放进新地方的数据不适合,溢得到处都是,该数据也会制造很多麻烦。但是,如果缓冲区仅仅溢出,这只是一个问题。到此时为止,它还没有破坏性。当糖溢出时,柜台被盖住。可以把糖擦掉或用吸尘器吸走,还柜台本来面貌。与之相对的是,当缓冲区溢出时,过剩的信息覆盖的是计算机内存中以前的内容。除非这些被覆盖的内容被保存或能够恢复,否则就会永远丢失。

具体你可以看下边的资料。

Python的闭包,有内存泄露的实例吗

不用担心这个问题,只要尽力避免对闭包内变量重新赋值,一般不会,闭包里面一般都返回函数,很少是单纯变量

Python 的内存管理机制

Python采用自动内存管理,即Python会自动进行垃圾回收,不需要像C、C++语言一样需要程序员手动释放内存,手动释放可以做到实时性,但是存在内存泄露、空指针等风险。

Python自动垃圾回收也有自己的优点和缺点:优点:

缺点:

Python的垃圾回收机制采用 以引用计数法为主,分代回收为辅 的策略。

先聊引用计数法,Python中每个对象都有一个核心的结构体,如下

一个对象被创建时,引用计数值为1,当一个变量引用一个对象时,该对象的引用计数ob_refcnt就加一,当一个变量不再引用一个对象时,该对象的引用计数ob_refcnt就减一,Python判断是否回收一个对象,会将该对象的引用计数值ob_refcnt减一判断结果是否等于0,如果等于0就回收,如果不等于0就不回收,如下:

一个对象在以下三种情况下引用计数会增加:

一个对象在以下三种情况引用计数会减少:

验证案例:

运行结果:

事实上,关于垃圾回收的测试,最好在终端环境下测试,比如整数257,它在PyCharm中用下面的测试代码打印出来的结果是4,而如果在终端环境下打印出来的结果是2。这是因为终端代表的是原始的Python环境,而PyCharm等IDE做了一些特殊处理,在Python原始环境中,整数缓存的范围是在 [-5, 256] 的双闭合区间内,而PyCharm做了特殊处理之后,PyCharm整数缓存的范围变成了 [-5, 无穷大],但我们必须以终端的测试结果为主,因为它代表的是原始的Python环境,并且代码最终也都是要发布到终端运行的。

好,那么回到终端,我们来看两种特殊情况

前面学习过了,整数缓存的范围是在 [-5, 256] 之间,这些整数对象在程序加载完全就已经驻留在内存之中,并且直到程序结束退出才会释放占有的内存,测试案例如下:

如果字符串的内容只由字母、数字、下划线构成,那么它只会创建一个对象驻留在内存中,否则,每创建一次都是一个新的对象。

引用计数法有缺陷,它无法解决循环引用问题,即A对象引用了B对象,B对象又引用了A对象,这种情况下,A、B两个对象都无法通过引用计数法来进行回收,有一种解决方法是程序运行结束退出时进行回收,代码如下:

前面讲过,Python垃圾回收机制的策略是 以引用计数法为主,以分代回收为辅 。分代回收就是为了解决循环引用问题的。

Python采用分代来管理对象的生命周期:第0代、第1代、第2代,当一个对象被创建时,会被分配到第一代,默认情况下,当第0代的对象达到700个时,就会对处于第0代的对象进行检测和回收,将存在循环引用的对象释放内存,经过垃圾回收后,第0代中存活的对象会被分配为第1代,同样,当第1代的对象个数达到10个时,也会对第1代的对象进行检测和回收,将存在循环引用的对象释放内存,经过垃圾回收后,第1代中存活的对象会被分配为第2代,同样,当第二代的对象个数达到10个时,也会对第2代的对象进行检测和回收,将存在循环引用的对象释放内存。Python就是通过这样一种策略来解决对象之间的循环引用问题的。

测试案例:

运行结果:

如上面的运行结果,当第一代中对象的个数达到699个即将突破临界值700时(在打印699之前就已经回收了,所以看不到698和699)进行了垃圾回收,回收掉了循环引用的对象。

第一代、第二代、第三代分代回收都是有临界值的,这个临界值可以通过调用 gc.get_threshold 方法查看,如下:

当然,如果对默认临界值不满意,也可以调用 gc.set_threshold 方法来自定义临界值,如下:

最后,简单列出两个gc的其它方法,了解一下,但禁止在程序代码中使用

以上就是对Python垃圾回收的简单介绍,当然,深入研究肯定不止这些内容,目前,了解到这个程度也足够了。

用C写Python扩展时哪些地方容易导致内存泄露

这种与脚本引擎交互的内存问题,通常存在于这种情况:一个native对象,既可能被C系统持有,也可能被脚本系统持有。

你最好将你的对象,至少是复杂对象,全部引用计数化。这样可以非常直观地解决这个问题:当它被一个脚本引擎的var持有时,所持对象的引用计数加一;当持有它的脚本引擎var被销毁时,所持对象的引用计数减一。

c++ python怎么查python内存泄露

使用循环,然后使用进程工作,类似Process Explorer这样的工作就可以查看进程使用内容

在循环后查看内存


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