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  • Python进阶:程序界的垃圾分类回收

什么是内存泄漏呢?

  • 内存泄漏,并不是说你的内存出现了信息安全问题,被恶意程序利用了,而是指程序本身没有设计好,导致程序未能释放已不再使用的内存。
  • 内存泄漏也不是指你的内存在物理上消失了,而是意味着代码在分配了某段内存后,因为设计错误,失去了对这段内存的控制,从而造成了内存的浪费。
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计数引用

  Python 中一切皆对象。当这个对象的引用计数(指针数)为 0 的时候,说明这个对象永不可达,自然它也就成为了垃圾,需要被回收。

  例:

复制代码
# 显示当前 python 程序占用的内存大小
def show_memory_info(hint):
    pid = os.getpid()
    p = psutil.Process(pid)
    
    info = p.memory_full_info()
    memory = info.uss / 1024. / 1024
    print('{} memory used: {} MB'.format(hint, memory))
复制代码
复制代码
def func():
    show_memory_info('initial')
    a = [i for i in range(10000000)]
    show_memory_info('after a created')

func()
show_memory_info('finished')

########## 输出 ##########
# initial memory used: 6.62890625 MB
# after a created memory used: 199.33203125 MB
# finished memory used: 7.6640625 MB
复制代码

  程序初始化时占的内存为6MB,接着创建了一个列表a,由于a还没被回收,因此占的内存升到了200MB,当函数返回后,a的引用计数为0,a被回收,内存又恢复到了7MB。

  如果把a变成全局变量,函数返回后,引用计数依然大于0,于是对象就不会被垃圾回收,依然占着大量的内存

复制代码
def func():
    show_memory_info('initial')
    global a
    a = [i for i in range(10000000)]
    show_memory_info('after a created')

func()
show_memory_info('finished')

########## 输出 ##########

# initial memory used: 6.67578125 MB
# after a created memory used: 199.30859375 MB
# finished memory used: 199.30859375 MB
复制代码

  或者把列表返回,在主程序中接收,引用依然存在,垃圾回收就不会被触发,大量内存仍然被占用着

复制代码
def func():
    show_memory_info('initial')
    a = [i for i in range(10000000)]
    show_memory_info('after a created')
    return a

a = func()
show_memory_info('finished')

########## 输出 ##########

# initial memory used: 6.6484375 MB
# after a created memory used: 199.2890625 MB
# finished memory used: 199.2890625 MB
复制代码

  看一下 Python 内部的引用计数机制

复制代码
import sys

a = []

# 两次引用,一次来自 a,一次来自 getrefcount
print(sys.getrefcount(a))

def func(a):
    # 四次引用,a,python 的函数调用栈,函数参数,和 getrefcount
    print(sys.getrefcount(a))

func(a)

# 两次引用,一次来自 a,一次来自 getrefcount,函数 func 调用已经不存在
print(sys.getrefcount(a))

########## 输出 ##########

2
4
2
复制代码

  sys.getrefcount() 这个函数,可以查看一个变量的引用次数。这段代码本身应该很好理解,不过别忘了,getrefcount 本身也会引入一次计数。另一个要注意的是,在函数调用发生的时候,会产生额外的两次引用,一次来自函数栈,另一个是函数参数。

  又如:

复制代码
import sys

a = []

print(sys.getrefcount(a)) # 两次

b = a

print(sys.getrefcount(a)) # 三次

c = b
d = b
e = c
f = e
g = d

print(sys.getrefcount(a)) # 八次

########## 输出 ##########

2
3
8
复制代码

  a、b、c、d、e、f、g 这些变量全部指代的是同一个对象,而 sys.getrefcount() 函数并不是统计一个指针,而是要统计一个对象被引用的次数,所以最后一共会有八次引用。

  手动释放内存,应该怎么做呢? 方法同样很简单。只需要先调用 del a 来删除一个对象;然后强制调用 gc.collect(),即可手动启动垃圾回收。

复制代码
import gc
import os
import psutil
# 显示当前 python 程序占用的内存大小
def show_memory_info(hint):
    pid = os.getpid()
    p = psutil.Process(pid)
    
    info = p.memory_full_info()
    memory = info.uss / 1024. / 1024
    print('{} memory used: {} MB'.format(hint, memory))

show_memory_info('initial')

a = [i for i in range(10000000)]

show_memory_info('after a created')

del a
gc.collect()

show_memory_info('finish')
print(a)

initial memory used: 6.54296875 MB
after a created memory used: 199.17578125 MB
finish memory used: 7.26171875 MB
Traceback (most recent call last):
  File "Coroutine.py", line 24, in <module>
    print(a)
NameError: name 'a' is not defined
复制代码
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循环引用

   观察代码:

复制代码
def func():
    show_memory_info('initial')
    a = [i for i in range(10000000)]
    b = [i for i in range(10000000)]
    show_memory_info('after a, b created')
    a.append(b)
    b.append(a)

func()
show_memory_info('finished')

########## 输出 ##########

  initial memory used: 6.625 MB
  after a, b created memory used: 392.08984375 MB
  finished memory used: 392.08984375 MB

复制代码

  这里,a 和 b 互相引用,并且,作为局部变量,在函数 func 调用结束后,a 和 b 这两个指针从程序意义上已经不存在了。但是,很明显,依然有内存占用!为什么呢?因为互相引用,导致它们的引用数都不为 0。

  处理这种情况,可以调用显式调用 gc.collect() ,来启动垃圾回收。

  Python 使用标记清除(mark-sweep)算法和分代收集(generational),来启用针对循环引用的自动垃圾回收。

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调试内存泄漏

  objgraph,一个非常好用的可视化引用关系的包.

  安装:

pip install graphviz
pip install xdot
pip install objgraph

  windows的话要除了装以上库还要在官网https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html下载,然后设置环境变量 Path增加C:Program Files (x86)Graphviz2.38in,在CMD输入dot -version验证。

  通过下面这段代码和生成的引用调用图,你能非常直观地发现,有两个 list 互相引用,说明这里极有可能引起内存泄露。

复制代码
import objgraph

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]

a.append(b)
b.append(a)

objgraph.show_refs([a])
复制代码

     

  注:在windows中可能会提示:

Graph written to C:UsersPublicDocumentsWondershareCreatorTempobjgraph-wwcqiie_.dot (8 nodes)
Image renderer (dot) not found, not doing anything else

  这时只要在打开dot文件所在的路径,然后CMD中执行

 dot .objgraph-yclwfpzr.dot -Tpng -o image.png

  就可以生成文件。

  另一个非常有用的函数,是 show_backrefs()。以下是调用show_backrefs()生成的图片。

  

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 参考

  极客时间《Python核心技术与实战》专栏


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