Spyder 内存占用过大时，如何通过代码来排查？

当 Spyder 的内存占用过大时，你可以通过以下几种方式在 Python 代码层面进行初步排查：

1. **使用内置的`%prun`魔法函数**：这是 IPython 的一个功能，可以分析代码执行过程中每个函数的性能统计，包括时间消耗和内存使用情况。例如：

   %prun your_function_name()

2. **使用第三方库如`memory_profiler`**：这个库可以提供详细的线程级别的内存使用报告，帮助你找到内存泄漏点：

   from memory_profiler import profile
   @profile
   def your_function():
       # ...你的代码...

3. **利用`sys.getsizeof()`或`heaplib.heap_size()`**：检查单个对象或数据结构的实际大小，看看是否存在意外的大对象：

   obj = ...  # 某个对象
   print(sys.getsizeof(obj))

4. **跟踪引用计数**：使用`gc.get_referrers()`函数检查哪些对象持有对特定对象的引用，避免循环引用导致内存泄露：

   import gc
   gc.get_referrers(some_variable)

5. **断言内存使用**：使用`tracemalloc`模块定期检查内存分配点，找出内存增长的主要源头：

   import tracemalloc
   tracemalloc.start()
   your_code_here()
   snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
   snapshot.dump_stats('traceback.txt')

执行上述操作后，你可以分析输出结果来判断哪部分代码造成了内存飙升。记住，有时候问题可能出在库或外部依赖上，而不仅仅是你写的代码。