谈谈如何手动释放谈谈如何手动释放Python的内存的内存
Python不会自动清理这些内存,这篇文章主要介绍了谈谈如何手动释放Python的内存,具有一定的参考价值,
感兴趣的小伙伴们可以参考一下。
在上篇博客中,提到了对一个脚本进行的多次优化。当时以为已经优化得差不多了,但是当测试人员测试时,我才发现,踩到
了Python的一个大坑。
在上文的优化中,对每500个用户,会进行一些计算并记录结果在磁盘文件中。原本以为这么做,这些结果就在磁盘文件中
了,而不会再继续占用内存;但实际上,Python的大坑就是Python不会自动清理这些内存。这是由其本身实现决定的。具体
原因网上多有文章介绍,这里就不copy了。
本篇博客将贴一个笔者的实验脚本,用以说明Python确实存在这么一个不释放内存的现象,另外也提出一个解决方案,即:
先del,再显式调用gc.collect(). 脚本和具体效果见下。
实验环境一:实验环境一:Win 7,, Python 2.7
from time import sleep, time
import gc
def mem(way=1):
print time()
for i in range(10000000):
if way == 1:
pass
else: # way 2, 3
del i
print time()
if way == 1 or way == 2:
pass
else: # way 3
gc.collect()
print time()
if __name__ == "__main__":
print "Test way 1: just pass"
mem(way=1)
sleep(20)
print "Test way 2: just del"
mem(way=2)
sleep(20)
print "Test way 3: del, and then gc.collect()"
mem(way=3)
sleep(20)
运行结果如下:
Test way 1: just pass
1426688589.47
1426688590.25
1426688590.25
Test way 2: just del
1426688610.25
1426688611.05
1426688611.05
Test way 3: del, and then gc.collect()
1426688631.05
1426688631.85
1426688631.95
对于way 1和way 2,结果是完全一样的,程序内存消耗峰值是326772KB,在sleep 20秒时,内存实时消耗是244820KB;
对于way 3,程序内存消耗峰值同上,但是sleep时内存实时消耗就只有6336KB了。
实验环境二:实验环境二: Ubuntu 14.10,, Python 2.7.3
运行结果:
Test way 1: just pass
1426689577.46
1426689579.41
1426689579.41
Test way 2: just del
1426689599.43