在Python中释放内存

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在Python中释放内存

python

在以下示例中，我有一些有关内存使用的相关问题。

如果我在解释器中运行，

foo = ['bar' for _ in xrange(10000000)]

我的机器上使用的实际内存最高为80.9mb。那我

del foo

实际内存下降，但仅限于30.4mb。解释器使用4.4mb基线，因此不26mb向OS 释放内存有什么好处？是否因为Python正在“提前计划”，以为你可能会再次使用那么多的内存？

它为什么50.5mb特别释放- 释放的量基于什么？
有没有一种方法可以强制Python释放所有已使用的内存（如果你知道不会再使用那么多的内存）？

注意此问题不同于我如何在Python中显式释放内存？因为这个问题主要解决了内存使用量相对于基线的增加，即使解释器通过垃圾回收（使用gc.collect或不使用）释放了对象之后。

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2020-02-17

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堆上分配的内存可能会出现高水位标记。Python PyObject_Malloc在4个KiB池中分配小对象（）的内部优化使情况复杂化，分类为8字节倍数的分配大小-最多256字节（3.3中为512字节）。池本身位于256 KiB竞技场中，因此，如果仅在一个池中使用一个块，则不会释放整个256 KiB竞技场。在Python 3.3中，小型对象分配器已切换为使用匿名内存映射而不是堆，因此它在释放内存方面应表现更好。

此外，内置类型维护以前分配的对象的空闲列表，这些对象可能使用也可能不使用小对象分配器。该int类型维护一个具有自己分配的内存的空闲列表，要清除它，需要调用PyInt_ClearFreeList()。可以通过做一个full来间接地调用它gc.collect。

这样尝试，然后告诉我你得到了什么。这是psutil.Process.memory_info的链接。

import os
import gc
import psutil

proc = psutil.Process(os.getpid())
gc.collect()
mem0 = proc.get_memory_info().rss

# create approx. 10**7 int objects and pointers
foo = ['abc' for x in range(10**7)]
mem1 = proc.get_memory_info().rss

# unreference, including x == 9999999
del foo, x
mem2 = proc.get_memory_info().rss

# collect() calls PyInt_ClearFreeList()
# or use ctypes: pythonapi.PyInt_ClearFreeList()
gc.collect()
mem3 = proc.get_memory_info().rss

pd = lambda x2, x1: 100.0 * (x2 - x1) / mem0
print "Allocation: %0.2f%%" % pd(mem1, mem0)
print "Unreference: %0.2f%%" % pd(mem2, mem1)
print "Collect: %0.2f%%" % pd(mem3, mem2)
print "Overall: %0.2f%%" % pd(mem3, mem0)

输出：

Allocation: 3034.36%
Unreference: -752.39%
Collect: -2279.74%
Overall: 2.23%

编辑：

我改用相对于进程VM大小的度量来消除系统中其他进程的影响。

当顶部的连续可用空间达到恒定，动态或可配置的阈值时，C运行时（例如glibc，msvcrt）会缩小堆。使用glibc，你可以使用mallopt（M_TRIM_THRESHOLD）进行调整。鉴于此，如果堆的收缩量比你的块减少的量更大，甚至更多，也就不足为奇了free。

在3.x range中不会创建列表，因此上面的测试不会创建1000万个int对象。即使这样做，int3.x中的类型也基本上是2.x long，它没有实现自由列表。

2020-02-17

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有没有一种方法可以强制Python释放所有已使用的内存（如果你知道不会再使用那么多的内存）？

不，那里没有。但是有一个简单的解决方法：子进程。

如果需要5分钟的500MB临时存储，但是之后又需要运行2个小时，并且不会再碰到那么多的内存，请生成一个子进程来进行占用大量内存的工作。当子进程消失时，内存将被释放。

这不是完全琐碎和免费的，但是它很容易且便宜，通常足以使交易值得。

首先，最简单的创建子进程的方法是concurrent.futures（对于3.1及更早版本，futures使用PyPI上的backport）：

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
    result = executor.submit(func, *args, **kwargs).result()

如果需要更多控制，请使用该multiprocessing模块。

费用是：

在某些平台上，尤其是Windows，进程启动有点慢。我们在这里以毫秒为单位，而不是分钟，如果你要让一个孩子做300秒的工作，你甚至不会注意到。但这不是免费的。
如果使用大量的临时存储的还真是大，这样做可能会导致换出你的主程序。当然，从长远来看，你可以节省时间，因为如果该内存永远存在，那将导致在某些时候进行交换。但是，在某些使用情况下，这可能会将逐渐的缓慢转变为非常明显的一次（和早期）延迟。
在进程之间发送大量数据可能很慢。同样，如果你正在谈论发送超过2K的参数并返回64K的结果，你甚至不会注意到它，但是如果你发送和接收大量数据，则需要使用其他某种机制（文件，mmapPed或其他格式；共享内存API multiprocessing；等）。
在进程之间发送大量数据意味着数据必须是可腌制的（或者，如果将它们粘贴到文件或共享内存中，struct则是-理想情况下是-理想的ctypes）。

2020-02-17

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