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Python内存泄漏和内存溢出的解决方案

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一、内存泄漏

像Java程序一样，虽然Python本身也有垃圾回收的功能，但是同样也会产生内存泄漏的问题。

对于一个用 python 实现的，长期运行的后台服务进程来说，如果内存持续增长，那么很可能是有了“内存泄露”。

1、内存泄露的原因

对于 python 这种支持垃圾回收的语言来说，怎么还会有内存泄露？ 概括来说，有以下三种原因：

所用到的用 C 语言开发的底层模块中出现了内存泄露。

代码中用到了全局的 list、 dict 或其它容器，不停的往这些容器中插入对象，而忘记了在使用完之后进行删除回收

代码中有“引用循环”，并且被循环引用的对象定义了__del__方法，就会发生内存泄露。

为什么循环引用的对象定义了__del__方法后collect就不起作用了呢？

gc模块最常使用的方法就是gc.collect()方法，使用collect方法对循环引用的对象进行垃圾回收。

如果我们在类中重载了__del__方法。__del__方法定义了在用del语句删除对象时除了释放内存空间以外的操作。

一般而言，在使用了del语句的时候解释器首先会看要删除对象的引用计数，如果为0，那么就释放内存并执行del方法。

在这里，首先del语句出现时本身引用计数就不为0（因为有循环引用的存在），所以解释器不释放内存；

再者，执行collect方法时应该会清除循环引用所产生的无效引用计数从而达到