Warum gibt Python den Speicher nach „del' nicht sofort frei?

Speicherfreigabe in Python

In Python wird die Speicherfreigabe durch den Garbage Collector (GC) gehandhabt, der die Zuordnung von Objekten automatisch aufhebt werden nicht mehr referenziert. In bestimmten Situationen wird die Speichernutzung jedoch möglicherweise nicht sofort nach dem Löschen von Objekten freigegeben.

Anfängliche Speichernutzung

Wenn Sie einer Variablen eine große Liste zuweisen, z Als foo reserviert Python Speicher zum Speichern der Liste und ihrer Elemente. In Ihrem Beispiel verbraucht das Erstellen einer Liste mit 10 Millionen „bar“-Strings etwa 80,9 MB Speicher.

Verzögerte Speicherfreigabe

Nach dem Löschen von foo mit del foo haben Sie Möglicherweise stellen Sie fest, dass die tatsächliche Speichernutzung nur auf 30,4 MB sinkt, anstatt auf den Basiswert von 4,4 MB zurückzukehren. Dies liegt daran, dass der GC den mit der Liste verknüpften Speicher noch nicht gesammelt und freigegeben hat.

Menge des freigegebenen Speichers

Die Menge des nach der Garbage Collection freigegebenen Speichers ist nicht vorhanden ein fester Wert. Dies hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter der Größe der gelöschten Objekte, dem aktuellen Status des Speichermanagers und der Häufigkeit der GC-Ausführungen. In Ihrem Fall wurden etwa 50,5 MB Speicher freigegeben.

Erzwungene Speicherfreigabe

Python bietet keinen direkten Mechanismus, um eine sofortige Speicherfreigabe zu erzwingen. Es gibt jedoch eine Problemumgehung:

Verwendung von untergeordneten Prozessen

Wenn Sie wissen, dass Sie in naher Zukunft nicht viel Speicher benötigen, können Sie ein untergeordnetes Element erstellen Prozess zur Bewältigung der speicherintensiven Aufgabe. Wenn der untergeordnete Prozess beendet wird, wird der gesamte zugewiesene Speicher automatisch freigegeben.

Um einen untergeordneten Prozess zu erstellen, können Sie das Multiprocessing-Modul verwenden:

import multiprocessing

def memory_intensive_task(args):
    # Perform memory-intensive operations here

process = multiprocessing.Process(target=memory_intensive_task, args=(args,))
process.start()
process.join()  # Wait for the child process to finish

Durch die Verwendung von untergeordneten Prozessen können Sie sicherstellen dass der für temporäre Aufgaben zugewiesene Speicher so schnell wie möglich freigegeben wird.

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