なぜ Python は「del」の後にすぐにメモリを解放しないのでしょうか?

Python でのメモリ解放

Python では、メモリの解放はガベージ コレクター (GC) によって処理され、ガベージ コレクター (GC) によって、オブジェクトの割り当てが自動的に解除されます。は参照されなくなりました。ただし、特定の状況では、オブジェクトの削除後にメモリ使用量がすぐに解放されないことがあります。

初期メモリ使用量

変数に大きなリストを代入する場合、たとえばfoo として、Python はリストとその要素を保存するためにメモリを割り当てます。この例では、1,000 万個の 'bar' 文字列のリストを作成すると、約 80.9 MB のメモリが消費されます。

遅延メモリ解放

del foo で foo を削除した後、実際のメモリ使用量がベースラインの 4.4 MB に戻るのではなく、30.4 MB までしか減少しないことに気づくかもしれません。これは、GC がリストに関連付けられたメモリをまだ収集して解放していないためです。

解放されたメモリの量

ガベージ コレクション後に解放されたメモリの量は、固定値。これは、削除されたオブジェクトのサイズ、メモリ マネージャーの現在の状態、GC の実行頻度など、さまざまな要因によって異なります。あなたのケースでは、約 50.5 MB のメモリが解放されました。

強制メモリ解放

Python には、即時メモリ解放を強制する直接的なメカニズムが提供されていません。ただし、次のような回避策があります。

子プロセスの使用

近い将来に大量のメモリが必要なくなることがわかっている場合は、子プロセスを作成できます。メモリを大量に使用するタスクを処理するプロセス。子プロセスが終了すると、割り当てられたすべてのメモリが自動的に解放されます。

子プロセスを作成するには、マルチプロセッシング モジュールを使用できます。

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

子プロセスを使用すると、一時タスクに割り当てられたメモリはできるだけ早く解放されます。

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