python 内存泄漏分析工具_总结python 三种常见的内存泄漏场景
概要
不要以为 Python 有自动垃圾回收就不会内存泄漏，本着它有“垃圾回收”我有“垃圾代码”的精神，现在总结一下三种常见的内存泄漏场景。
无穷大导致内存泄漏
如果把内存泄漏定义成只申请不释放，那么借着 Python 中整数可以无穷大的这个特点，我们一行代码就可以完成内存泄漏了。
i = 1024 ** 1024 ** 1024
循环引用导致内存泄漏
引用记数器 是 Python 垃圾回收机制的基础，如果一个对象的引用数量不为 0 那么是不会被垃圾回收的，我们可以通过 sys.getrefcount 来得到给定对象的引用数量。
In [1]: import sys
In [2]: a = {'name':'tom','age':16}
In [3]: sys.getrefcount(a) # 由于 getrefcount 内部也会临时的引用 a 所以，使得计数器的值变成了 2 。
Out[3]: 2
In [4]: b = a
In [5]: sys.getrefcount(a)
Out[5]: 3
先来看一个循环引用的场景。
#!/usr/bin/evn python3
import sys
import time
import threading
class Person(object):
free_lock = threading.Condition()
def __init__(self, name: str = ""):
"""
Parameters
----------
name: str
姓名
best_friend: str
最要好的朋友名
"""
self._name = name
self._best_friend = None
@property
def best_friend(self, person: "Person"):
return self._best_friend
@best_friend.setter
def best_friend(self, friend: "Person"):
self._best_friend = friend
def __str__(self):
"""
"""
return self._name
def __del__(self):
"""
"""
self.free_lock.acquire()
print(f"{self._name} 要 GG 了，现在释放它的内存空间。")
sys.stderr.flush()
self.free_lock.release()
def mem_leak():
"""
循环引用导致内存泄漏
"""
zhang_san = Person(name='张三')
li_si = Person("李四")
# 构造出循环引用
# 李四的好友是张三
li_si.best_friend = zhang_san
# 张三的好友是李四
zhang_san.best_friend = li_si
if __name__ == "__main__":
for i in range(3):
time.sleep(0.01)
print(f"{i}")
mem_leak()
print("mem_leak 执行完成了.")
time.sleep(5)
运行效果。
python3 main.py
0
1
2
mem_leak 执行完成了.
张三 要 GG 了，现在释放它的内存空间。
李四 要 GG 了，现在释放它的内存空间。
张三 要 GG 了，现在释放它的内存空间。
李四 要 GG 了，现在释放它的内存空间。
张三 要 GG 了，现在释放它的内存空间。
李四 要 GG 了，现在释放它的内存空间
由于循环引用的存在，使得 mem_leak 函数就行执行完了其内部的局部变量引用计数器也不为 0 ，所以内存得不到及时的释放。释放这部分内存有两个途径 1、 被 Python 内部的循环检测机制发现了； 2、进程退出前的集中释放。
tracemalloc 可以在一定程序上帮我们发现问题，在此就不讲怎么用了，我们直接上解决方案。Python 为程序员提供了弱引用，通过这种方式可以不增加对象引用计数器的数值，这成为了我们打破循环引用的一种手段。
In [1]: import sys
In [2]: import weakref
In [3]: from main import Person
In [4]: tom = Person('tom')
In [5]: sys.getrefcount(tom)
Out[5]: 2
In [6]: p = weakref.ref(tom)
In [7]: sys.getrefcount(tom) # 弱引用不会增加计数器的值
Out[7]: 2
现在使用 weakref 技术来改造我们的代码。
#!/usr/bin/evn python3
import sys
import time
import weakref
import threading
class Person(object):
free_lock = threading.Condition()
def __init__(self, name: str = ""):
"""
Parameters
----------
name: str
姓名
best_friend: str
最要好的朋友名
"""
self._name = name
self._best_friend = None
@property
def best_friend(self, person: "Person"):
return self._best_friend
@best_friend.setter
def best_friend(self, friend: "Person"):
self._best_friend = weakref.ref(friend)
def __str__(self):
"""
"""
return self._name
def __del__(self):
"""
"""
self.free_lock.acquire()
print(f"{self._name} 要 GG 了，现在释放它的内存空间。")
sys.stderr.flush()
self.free_lock.release()
def mem_leak():
"""
循环引用导致内存泄漏
"""
zhang_san = Person(name='张三')
li_si = Person("李四")
# 构造出循环引用
# 李四的好友是张三
li_si.best_friend = zhang_san
# 张三的好友是李四
zhang_san.best_friend = li_si
if __name__ == "__main__":
for i in range(3):
time.sleep(0.01)
print(f"{i}")
mem_leak()
print("mem_leak 执行完成了.")
time.sleep(5)
运行效果。
python3 main.py
0
张三 要 GG 了，现在释放它的内存空间。
李四 要 GG 了，现在释放它的内存空间。
1
张三 要 GG 了，现在释放它的内存空间。
李四 要 GG 了，现在释放它的内存空间。
2
张三 要 GG 了，现在释放它的内存空间。
李四 要 GG 了，现在释放它的内存空间。
mem_leak 执行完成了.
可以看到现在一旦函数执行完成，其内部的局部变量的内存就会得到释放，非常的及时。
外面库导致内存泄漏
这种情况我也只遇到过一次，之前 mysql-connector-python 的内存泄漏，导致我的程序跑着跑着占用的内存就越来越大；最后我们返的 C 语言扩展禁用之后就没有问题了。
以上就是总结python 三种常见的内存泄漏场景的详细内容，更多关于python 内存泄漏的资料请关注脚本之家其它相关文章！