Python中常见哪些内存泄漏类型可总结?
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本文共计1422个文字,预计阅读时间需要6分钟。
概要:不要以为Python有自动垃圾回收就不会内存泄漏,本质上它有垃圾回收机制。我有垃圾回收代码的神奇,现在总结一下三种常见的内存泄漏场景。无端大导导致内存泄漏,如内存泄漏。
概要
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 In [2]: a = {'name':'tom','age':16} In [3]: sys.getrefcount(a) # 由于 getrefcount 内部也会临时的引用 a 所以,使得计数器的值变成了 2 。 Out[3]: 2 In [4]: b = a In [5]: sys.getrefcount(a) Out[5]: 3
先来看一个循环引用的场景。
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概要:不要以为Python有自动垃圾回收就不会内存泄漏,本质上它有垃圾回收机制。我有垃圾回收代码的神奇,现在总结一下三种常见的内存泄漏场景。无端大导导致内存泄漏,如内存泄漏。
概要
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 In [2]: a = {'name':'tom','age':16} In [3]: sys.getrefcount(a) # 由于 getrefcount 内部也会临时的引用 a 所以,使得计数器的值变成了 2 。 Out[3]: 2 In [4]: b = a In [5]: sys.getrefcount(a) Out[5]: 3
先来看一个循环引用的场景。

