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像Java程序一样,虽然Python本身也有垃圾回收的功能,但是同样也会产生内存泄漏的问题。在Python程序里,内存泄漏是由于一个长期持有的对象不断的往一个dict或者list对象里添加新的对象, 而又没有即时释放,就会导致这些对象占用的内存越来越多,从而造成内存泄漏。另外,对象的交叉引用也会造成内存无法释放的问题。
那么如果在Python里发现了内存泄漏的问题,如何去查找呢?本文讲述了如何使用objgraph这个工具来进行内存泄漏的查找。
1、先下载objgraph这个工具:http://mg.pov.lt/objgraph/
https://pypi.python.org/pypi/objgraph
pythonsetup.py install,进行安装。
2、安装graphviz
这是一个将图结构转化成png图片表示的工具,有了它,就可以通过对象的引用关系,为最终找到内存泄漏的对方提供最好的指导。
windows版下载地址:http://www.graphviz.org/Download_windows.php
ubuntu下安装:
sudo apt-get install graphviz
这个工具还可以利用graphviz这个工具来生成可视化的对象引用关系图,但是根据个人的使用经验,在对象比较多的时候,生成的图往往会比较大。
3、如何查找产生泄漏的对象:
objgraph.show_growth()
这个函数可以说是这个工具中最有用的函数了,作用是输出增长的对象。
4、先从一个例子看看怎样用:
import os import gc import objgraph gc.collect() print'=====================================' objgraph.show_growth() a = [] print'=====================================' objgraph.show_growth() a.append([1,2,3]) print'=====================================' objgraph.show_growth() b = ['a','b','c'] del b print'====================================' objgraph.show_growth()
输出如下:
===================================== wrapper_descriptor 1020 +1020 function 975 +975 builtin_function_or_method 615 +615 dict 414 +414 method_descriptor 391 +391 weakref 286 +286 member_descriptor 192 +192 tuple 181 +181 list 159 +159 getset_descriptor 132 +132 ===================================== wrapper_descriptor 1031 +11 member_descriptor 196 +4 getset_descriptor 135 +3 weakref 289 +3 dict 417 +3 list 160 +1 ===================================== list 161 +1 ====================================
从打印可以看出:
第一次调用show_growth时,实际上打印出来的是当前所有对象的总数
第二次调用show_growth时,可以看到list对象增长了1,这正是a = []所创建的,其它增长的对象应该是在第一次调用show_growth函数内部产生的。
当调用a.append([1,2,3])后,再调用show_growth,又发现list对象增长了1个。
再接下来,调用b =['a','b','c'] 后又马上调用del b把这个对象删除,再调用show_growth时对象没有增长。
从上面的例子来看,show_growth可以准确的打印出增长的对象以及增长的个数。
在实际情况中,通常为了查找出哪些对象有内存泄漏,一般用每隔一段时间调用一次show_growth的方法,然后找出对象的个数一直在增长的对象,这些对象即为发生了内存泄漏的对象。
说明:为了使show_growth的输出更为准确,在调用show_growth时,最好调用gc.collect()进行一次垃圾对象的回收。
关于为什么python会内存泄露就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。