Python이 가비지 수집 후 모든 메모리를 해제하지 않는 이유는 무엇입니까?

Python의 메모리 관리: 메모리 사용량 및 해제 이해

Python으로 작업할 때는 메모리 사용량을 이해하는 것이 중요합니다. 1,000만 개의 요소 목록을 생성하면 처음에 메모리 사용량이 80.9mb로 증가하는 다음 예를 생각해 보세요. 목록을 삭제하면 메모리 사용량이 30.4mb로 줄어들고 26mb는 미공개 상태가 됩니다.

질문과 답변:

1. Python이 가비지 수집 후에 모든 메모리를 해제하지 않는 이유는 무엇입니까?

Python은 향후 메모리 요구 사항을 예측하여 메모리 사용을 최적화합니다. 가까운 시일 내에 추가 메모리가 필요할 경우를 대비하여 일부 해제된 메모리를 보유합니다.

2. 해제된 메모리의 구체적인 양(이 경우 50.5mb)은 어떻게 결정됩니까?

해제된 메모리 양은 문서화되지 않으며 Python 메모리 관리자의 내부 구현 세부 사항에 따라 달라집니다.

3. Python이 사용된 모든 메모리를 강제로 해제하도록 할 수 있나요?

아니요, Python이 모든 메모리를 해제하도록 강제하는 직접적인 방법은 없습니다. 그러나 해결 방법은 메모리 집약적인 작업을 수행하는 하위 프로세스를 만드는 것입니다. 자식 프로세스가 종료되면 할당된 메모리가 자동으로 해제됩니다. 이는 Concurrent.futures 또는 다중 처리와 같은 라이브러리를 사용하여 구현할 수 있습니다.

추가 고려 사항:

• 잦은 메모리 집약적 작업을 위해 하위 프로세스를 생성하면 약간의 메모리 사용량이 발생할 수 있습니다. 프로세스 시작 시간 및 잠재적인 데이터 전송 비용을 포함한 오버헤드.
• 프로세스 간에 대량의 데이터를 전송하려면 피클 가능성이 필요합니다. 또는 기타 데이터 전송 방법.

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