首页 后端开发 Python教程 手动释放Python的内存的方法

手动释放Python的内存的方法

Mar 24, 2017 pm 05:37 PM
python

在上文的优化中,对每500个用户,会进行一些计算并记录结果在磁盘文件中。原本以为这么做,这些结果就在磁盘文件中了,而不会再继续占用内存;但实际上,Python的大坑就是Python不会自动清理这些内存。这是由其本身实现决定的。具体原因网上多有文章介绍,这里就不copy了。
本篇将贴一个笔者的实验脚本,用以说明Python确实存在这么一个不释放内存的现象,另外也提出一个解决方案,即:先del,再显式调用gc.collect(). 脚本和具体效果见下。
实验环境一:Win 7, Python 2.7

from time import sleep, time 
import gc 
 
def mem(way=1): 
 print time() 
 for i in range(10000000): 
  if way == 1: 
   pass 
  else: # way 2, 3 
   del i 
    
 print time() 
 if way == 1 or way == 2: 
  pass 
 else: # way 3 
  gc.collect() 
 print time() 
   
if __name__ == "__main__": 
 print "Test way 1: just pass" 
 mem(way=1) 
 sleep(20) 
 print "Test way 2: just del" 
 mem(way=2) 
 sleep(20) 
 print "Test way 3: del, and then gc.collect()" 
 mem(way=3) 
 sleep(20)
登录后复制


运行结果如下:

Test way 1: just pass 
1426688589.47 
1426688590.25 
1426688590.25 
Test way 2: just del 
1426688610.25 
1426688611.05 
1426688611.05 
Test way 3: del, and then gc.collect() 
1426688631.05 
1426688631.85 
1426688631.95
登录后复制


对于way 1和way 2,结果是完全一样的,程序内存消耗峰值是326772KB,在sleep 20秒时,内存实时消耗是244820KB;
对于way 3,程序内存消耗峰值同上,但是sleep时内存实时消耗就只有6336KB了。
实验环境二: Ubuntu 14.10, Python 2.7.3
运行结果:

Test way 1: just pass 
1426689577.46 
1426689579.41 
1426689579.41 
Test way 2: just del 
1426689599.43 
1426689601.1 
1426689601.1 
Test way 3: del, and then gc.collect() 
1426689621.12 
1426689622.8 
1426689623.11
登录后复制
ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem 
Warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? See http://procps.sf.net/faq.html 
ubuntu 9122 10.0 6.0 270916 245564 pts/1 S+ 14:39 0:03 python test_mem.py 
ubuntu 9134 0.0 0.0 8104 924 pts/2 S+ 14:40 0:00 grep --color=auto test_mem 
ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem 
Warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? See http://procps.sf.net/faq.html 
ubuntu 9122 10.0 6.0 270916 245564 pts/1 S+ 14:39 0:03 python test_mem.py 
ubuntu 9134 0.0 0.0 8104 924 pts/2 S+ 14:40 0:00 grep --color=auto test_mem 
ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem 
Warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? See http://procps.sf.net/faq.html 
ubuntu 9122 11.6 0.1 30956 5608 pts/1 S+ 14:39 0:05 python test_mem.py
登录后复制


结论:
以上说明,当调用del时,其实Python并不会真正release内存,而是将其继续放在其内存池中;只有在显式调用gc.collect()时,才会真正release内存。
进一步:
其实回到上一篇博客的脚本中,也让其引入gc.collect(),然后写个监控脚本监测内存消耗情况:

while ((1)); do ps -aux | sort -n -k5,6 | grep my_script; free; sleep 5; done
登录后复制


结果发现:内存并不会在每500个用户一组执行完后恢复,而是一直持续消耗到仅存约70MB时,gc才好像起作用。本环境中,机器使用的是Cloud instance,总内存2G,可用内存约为1G,本脚本内存常用消耗是900M - 1G。换句话说,对于这个脚本来说,gc并没有立即起作用,而是在系统可用内存从1 - 1.2G下降到只剩70M左右时,gc才开始发挥作用。这点确实比较奇怪,不知道和该脚本是在Thread中使用的gc.collect()是否有关,或者是gc发挥作用原本就不是可控的。笔者尚未做相关实验,可能在下篇博客中继续探讨。
但是,可以肯定的是,若不使用gc.collect(), 原脚本将会将系统内存耗尽而被杀死。这一点从syslog中可以明显看出。

以上是手动释放Python的内存的方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
1 个月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳图形设置
1 个月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
威尔R.E.P.O.有交叉游戏吗?
1 个月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

PHP和Python:代码示例和比较 PHP和Python:代码示例和比较 Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP和Python各有优劣,选择取决于项目需求和个人偏好。1.PHP适合快速开发和维护大型Web应用。2.Python在数据科学和机器学习领域占据主导地位。

CentOS上PyTorch的GPU支持情况如何 CentOS上PyTorch的GPU支持情况如何 Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

在CentOS系统上启用PyTorchGPU加速,需要安装CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步骤将引导您完成这一过程:CUDA和cuDNN安装确定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA显卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450显卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下载并安装CUDAToolkit:访问NVIDIACUDAToolkit官网,根据您显卡支持的最高CUDA版本下载并安装相应的版本。安装cuDNN库:前

Python vs. JavaScript:社区,图书馆和资源 Python vs. JavaScript:社区,图书馆和资源 Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

docker原理详解 docker原理详解 Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker利用Linux内核特性,提供高效、隔离的应用运行环境。其工作原理如下:1. 镜像作为只读模板,包含运行应用所需的一切;2. 联合文件系统(UnionFS)层叠多个文件系统,只存储差异部分,节省空间并加快速度;3. 守护进程管理镜像和容器,客户端用于交互;4. Namespaces和cgroups实现容器隔离和资源限制;5. 多种网络模式支持容器互联。理解这些核心概念,才能更好地利用Docker。

minio安装centos兼容性 minio安装centos兼容性 Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

MinIO对象存储:CentOS系统下的高性能部署MinIO是一款基于Go语言开发的高性能、分布式对象存储系统,与AmazonS3兼容。它支持多种客户端语言,包括Java、Python、JavaScript和Go。本文将简要介绍MinIO在CentOS系统上的安装和兼容性。CentOS版本兼容性MinIO已在多个CentOS版本上得到验证,包括但不限于:CentOS7.9:提供完整的安装指南,涵盖集群配置、环境准备、配置文件设置、磁盘分区以及MinI

CentOS上PyTorch的分布式训练如何操作 CentOS上PyTorch的分布式训练如何操作 Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

在CentOS系统上进行PyTorch分布式训练,需要按照以下步骤操作:PyTorch安装:前提是CentOS系统已安装Python和pip。根据您的CUDA版本,从PyTorch官网获取合适的安装命令。对于仅需CPU的训练,可以使用以下命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio如需GPU支持,请确保已安装对应版本的CUDA和cuDNN,并使用相应的PyTorch版本进行安装。分布式环境配置:分布式训练通常需要多台机器或单机多GPU。所

CentOS上PyTorch版本怎么选 CentOS上PyTorch版本怎么选 Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

在CentOS系统上安装PyTorch,需要仔细选择合适的版本,并考虑以下几个关键因素:一、系统环境兼容性:操作系统:建议使用CentOS7或更高版本。CUDA与cuDNN:PyTorch版本与CUDA版本密切相关。例如,PyTorch1.9.0需要CUDA11.1,而PyTorch2.0.1则需要CUDA11.3。cuDNN版本也必须与CUDA版本匹配。选择PyTorch版本前,务必确认已安装兼容的CUDA和cuDNN版本。Python版本:PyTorch官方支

CentOS上如何更新PyTorch到最新版本 CentOS上如何更新PyTorch到最新版本 Apr 14, 2025 pm 06:15 PM

在CentOS上更新PyTorch到最新版本,可以按照以下步骤进行:方法一:使用pip升级pip:首先确保你的pip是最新版本,因为旧版本的pip可能无法正确安装最新版本的PyTorch。pipinstall--upgradepip卸载旧版本的PyTorch(如果已安装):pipuninstalltorchtorchvisiontorchaudio安装最新

See all articles