python内存泄漏探讨

---

前言

python在正常使用情况下，不会出现内存泄漏。但是遇到request、opencv模块时就经常被爆出内存泄漏。本文主要讲述requests下出现内存泄漏解决办法（PS：opencv这种模块还没有使用过）。

---

一、python内存泄漏原因

讲内存泄漏原因不如了解一下python内存管理机制就明白了。网上搜索大概如下：

1，引用计数
2，垃圾回收
3，内存池

例如一个以下代码：

def func():
	a= 10
func()
print（'执行到这里func函数中a变量的引用计数为0，a指向的地址为垃圾内存，即可被python回收')

以下代码函数内变量不能够被释放：

import sys
class A:
	def __init__(self):
		self.a = None
def func():
	a1 = A()
	a2 = A()
	a3 = A()
	print('a1/a2引用计数为2')
	print('a1:',sys.getrefcount(a1))
	a1.a = a2
	a2.a = a1
	print('a1:',sys.getrefcount(a1))
	a3.a = a1
	print('a1:',sys.getrefcount(a1))
	del a3# 删除a3同时减少a1的引用计数
	print('a1:',sys.getrefcount(a1))

	print(id(a2.a))
	return
	# 这个执行之后，a3引用计数满足内存释放条件
	# a1,a2 引用计数不满足内存释放条件
func()
# 执行到此，a3被回收（或者可回收状态），而a1,a2用由于相互引用，在函数func执行完之后
# 而不能够被回收，变成不可管理的垃圾内存

二、循环破解

在func退出之前对a1.a、a2.a赋予一个None值即可，解除循环引用导致垃圾内存不能够回收。

三、使用requests中的内存泄漏问题

requests由于不断循环或者使用多线程过程，递归调用requests，导致内部对象相互引用而得不到释放，导致内存使用不断累积而不能够释放。

解决办法：在使用requests函数内部，进行数据处理：只使用返回对象中状态字段、text几种字段，不要把这个返回对象进行引用。
临时解决办法：使用多进程进行处理，例如有1000个关键词要查询，需要不断递归查询直到满足某个条件退出，这用1000个多进程进行处理，每次处理10个关键词。

四、opencv内存泄漏（未解决过）