https://cloud.tencent.com/developer/article/1083148
2.del
python话说会自己管理内存,实际上,对于占用很大内存的对象,并不会马上释放。举例,a=range(10000*10000),会发现内存飙升一个多G,del a 或者a=[]都不能将内存降下来。。
del 可以删除多个变量,del a,b,c,d
办法:
import gc (garbage collector)
del a
gc.collect()
马上内存就释放了。
在IPython中用run运行程序时,都是在独立的运行环境中运行,结束之后才将程序运行环境中的结果复制到IPython环境中,因此不会有变量被重复调用的问题。
如果你是指在自己的程序中想删除所有全局变量的话,可以自己编写一个clear函数,通过globals()获取全局变量然后将其中不需要的内容删除,例如下面的程序保留函数,类,模块,删除所有其它全局变量:
def clear():
for key, value in globals().items():
if callable(value) or value.__class__.__name__ == "module":
continue
del globals()[key]
不过程序中应该避免这种对全局变量的依赖。你也可以在IPython下用此函数清空全局变量。
1.with ashttps://cloud.tencent.com/developer/article/10831482.delpython话说会自己管理内存,实际上,对于占用很大内存的对象,并不会马上释放。举例,a=range(10000*10000),会发现内存飙升一个多G,del a 或者a=[]都不能将内存降下来。。del 可以删除多个变量,del a,b,c,d办法:...
gc.collect()
原理是,locals()会列出当前所有局部变量,手动的把当前
函数
生成的开销都给清空掉即可
释放
掉
内存
。
以上这篇
python
清除
函数
占用的
内存
方法
就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。
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释放
Python
的
内存
浅谈
Python
对象
内存
占用粗略分析
Python
中的
内存
泄漏
Python
深入学习之
内存
管理
不要以为
Python
有自动垃圾回收就不会
内存
泄漏,本着它有“垃圾回收”我有“垃圾代码”的精神,现在总结一下三
种
常见的
内存
泄漏场景。
无穷大导致
内存
泄漏
如果把
内存
泄漏定义成只申请不
释放
,那么借着
Python
中整数可以无穷大的这个特点,我们一行代码就可以完成
内存
泄漏了。
i = 1024 ** 1024 ** 1024
循环引用导致
内存
泄漏
引用记数器 是
Python
垃圾回收机制的基础,如果一个对象的引用数量不为 0 那么是不会被垃圾回收的,我们可以通过 sys.getrefcount 来得到给定对象的引用数量。
In [1]: import sys
一、
内存
泄漏
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。
对于一个用
python
实现的,长期运行的后台服务进程来说,如果
内存
持续增长,那么很可能是有了“
内存
泄露”。
1、
内存
泄露的原因
对于
python
这
种
支持垃圾回收的语言来说,怎么还会有
内存
泄露? 概括来说,有以下三
种
原因:
所用到的用 C 语言开发的底层模块中出现了
内存
泄露。
代码中用到了全局的 list、 dict 或其它容器,不停的往这些容器中插入对象,而忘记了在使用完之后进行删除回收
代码中有“引用循环”,并且被循环引用的对象定义了__del__
方法
,就会发生
内存
python
话说会自己管理
内存
,实际上,对于占用很大
内存
的对象,并不会马上
释放
。举例,a=range(10000*10000),会发现
内存
飙升一个多G,del a 或者a=[]都不能将
内存
降下来。。
del 可以删除多个变量,del a,b,c,d
import gc (garbage collector)
del a
gc.collect()
马上
内存
就
释放
了。
本文概览:一、什么是
函数
二、
函数
定义&调用2.1
函数
定义2.2
函数
调用三、
函数
参数3.1 使用
函数
时常用的两类参数3.2
Python
函数
的参数传递3.3 调用
函数
时常用的参数使用类型3.3.1 位置参数(必选参数)四、匿名
函数
lambda
一、什么是
函数
一句话总结:
函数
的本质就是,一段有特定功能、可以重复使用的代码。
二、
函数
定义&调用
2.1
函数
定义
函数
定义的基本语法:
def
函数
名([参数列表]):
[return 返回值]
内存
是计算机最珍贵的资源之一。
Python
作为一
种
高级程序语言,使用起来非常简单方便,但是在循环过程中使用不当容易产生
内存
泄漏。为了避免这
种
情况的发生,
Python
提供了一些
方法
来优化
内存
的使用,实现循环中
释放
内存
的方式。
第一
种
方法
是使用生成器(generator)。生成器是
Python
的一个很强大的工具,它可以按需生成一个序列,而不需要把所有的元素都放到
内存
中。在循环中使用生成器可以很大程度上节省
内存
。例如,我们可以使用以下的代码来实现计算斐波那契数列的生成器:
```
python
def fib(max):
a, b = 0, 1
while a < max:
yield a
a, b = b, a + b
这个生成器可以用很少的
内存
来计算出前N个斐波那契数列,避免了将所有计算结果存储在
内存
中。
第二
种
方法
是使用
Python
内置的del语句来
释放
变量所占用的
内存
。在循环中许多变量在循环结束时占用了许多
内存
,但是它们在循环外并不需要。这时使用del来
释放
这些变量所占用的空间是非常有效的。例如,我们可以使用以下的代码来演示del的用法:
```
python
for i in range(1000000):
a = [1, 2, 3, 4, 5]
del a
这样会
释放
a所占用的
内存
,避免了循环过程中占用过多的
内存
。
第三
种
方法
是使用标准库中的gc模块来控制
内存
的回收。gc模块提供了一些
函数
,可以控制
Python
的垃圾回收机制。如:
```
python
import gc
gc.collect()
在循环结束时,我们可以通过gc.collect()
函数
将不需要的
内存
释放
掉。这个
函数
会强制进行一次垃圾回收,以便在循环中可能产生的
内存
溢出问题得到解决。
总之,在编写
Python
循环程序时要注意
内存
管理,可以使用生成器、del语句或gc模块等
方法
对
内存
进行管理,优化程序性能,让程序更加高效可靠。