為什麼 Python 在垃圾回收後不釋放所有記憶體？

Python 中的記憶體管理：了解記憶體使用和釋放

使用 Python 時，了解記憶體使用至關重要。考慮以下範例，其中建立包含 1000 萬個元素的清單最初會將記憶體使用量增加到 80.9mb。刪除清單後，記憶體使用量僅減少到 30.4mb，剩下 26mb 未釋放。

問題與解答：

1.為什麼 Python 在垃圾回收後不會釋放所有記憶體？

Python 透過預測未來的記憶體需求來最佳化記憶體使用。它保留一些已釋放的內存，以防不久的將來需要額外的內存。

2.是什麼決定了釋放的特定記憶體量（本例為 50.5mb）？

釋放的記憶體量沒有記錄，並且受 Python 記憶體管理器的內部實作細節的約束。

3。我們可以強制Python釋放所有已使用的記憶體嗎？

不，沒有直接的方法可以強制Python釋放所有記憶體。然而，解決方法是創建一個子進程來執行記憶體密集型任務。當子進程終止時，分配的記憶體會自動釋放。這可以使用並發.futures 或多處理等庫來實現。

其他注意事項：

• 為頻繁的記憶體密集型任務創建子進程可能會產生一些問題開銷，包括進程啟動時間和潛在的數據傳輸成本。
• 在進程之間發送大量資料需要 pickleability或其他資料傳輸方式。

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