我有一个python的脚本。 它使用django的模型从数据库中获取一些（准确地说：很多）数据。
快速 "总结 "一下我想实现的目标（可能不是很重要，所以你也可以通过看代码来了解）。
有A类型的对象。
对于每个A对象，都有B类型的相关对象（1到多）。
对于每个B类对象，都有相关的C类对象（1到多）。
对于每个C对象，都有一个相关的对象，对我来说特别有趣--我们称之为D（1对1关系）。
对于数据库中的每个A对象（不多），我需要得到与之相关的所有B对象和与之相关的所有D对象来创建A对象的摘要。每个摘要都是一个单独的工作表（我使用的是 openpyxl ).
我写的代码是有效的（意思是：它做了我想做的事），但在垃圾收集方面有问题，所以进程被杀死。我试过不使用预取，因为时间不是那么重要，但这并没有什么帮助。
摘要代码。
a_objects = A.objects.all()
wb = Workbook()
for a_object in a_objects:
ws = wb.create_sheet()
ws.title = a.name
summary_dictionary = {}
b_objects = B.objects.filter(a_object=a_object)
for b_object in b_objects:
c_objects = C.objects.filter(b_object=b_object)
for c_object in c_objects:
# Here i put a value in dictionary, or alter it,
# depending on whether c_object.d_object has unique fields for current a_object
# Key is a tuple of 3 floats (taken from d_object)
# Value is array of 3 small integers (between 0 and 100)
summary_dictionary = sorted(summary_dictionary.items(), key=operator.itemgetter(0))
for summary_item in summary_dictionary:
ws.append([summary_item[0][0], summary_item[0][1], summary_item[0][2], summary_item[1][0], summary_item[1][1], summary_item[1][2], sum(summary_item[1])])
wb.save("someFile.xlsx")
虽然理论上整个xlsx文件可能很大--可能超过1GB，但如果所有的d_objects值都是唯一的，我估计即使在脚本结束时，它也会低于100MB。在脚本执行过程中，系统中大约有650MB的可用内存。
大约有80个A对象，脚本在其中6、7个对象后被杀死。我用 "top "来监控内存的使用情况，没有发现任何内存被释放，这很奇怪，因为，比方说。
第三个a_object有1000个b_object与之相关，每个b_object有30个c_object与之相关，并且
第4个a_object只有100个b_objects与之相关，每个b_object只有2个c_objects与之相关。
A lot of memory should be freed some time after <<1>> in 4th iteration, right?
我的观点是，我认为这个程序的表现应该是，只要以下内容能装进内存，它就会运行。
- 全文摘要
- 对于数据库中的任何a_object来说，是一个包含所有b_objects及其c_objects和d_objects的单一集合。
那么我错过了什么呢？
