一般来说在 Python 中，为了解决内存泄漏问题，采用了对象引用计数，并基于引用计数实现自动垃圾回收。 由于Python 有了自动垃圾回收功能，就造成了不少初学者误认为自己从此过上了好日子，不必再受内存泄漏的骚扰了。但如果仔细查看一下Python文档对 __del__() 函数的描述，就知道这种好日子里也是有阴云的。下面摘抄一点文档内容如下： Some common situations that may prevent the reference count of an object from going to...
引子 之前一直盲目的认为 Python 不会存在内存泄露, 但是眼看着上线的项目随着运行时间的增长 而越来越大的内存占用, 我意识到我写的程序在发生内存泄露, 之前 debug 过 logging 模块导致的内存泄露. 目前看来, 还有别的地方引起的内存泄露. 经过一天的奋战, 终于找到了内存泄露的地方, 目前项目 跑了很长时间, 在业务量较小的时候内存还是能回到刚启动的时候的内存占用. 什么情况下不用这么麻烦 如果你的程序只是跑一下就退出大可...
我写了一个遍历大型数据库表的脚本. (?150K行.)为了避免使用过多的内存,我使用了windowed_query method.我的脚本如下所示：query = db.query(Table)count = 0 for row in windowed_query(query, Table.id, 1000):points = 0# +100 points for a logoif row.logo_id:points += 100# +10 points for each imagepoints += 10 * len(row.images) #images is a SQLAlchemy one-to-many relationship#...The script continues with much ...
我有以下代码运行大量数据(2M).在完成之前它会占用我所有的4G内存.for sample in session.query(CodeSample).yield_per(100):for proj in projects:if sample.filename.startswith(proj.abs_source):sample.filename = "some other path"session.add(sample)然后我通过一组简化的数据运行它,并用heapy分析堆. get_rp()给了我下面的暗示0: _ --- [-] 47821 (0x9163aec | 0x9165fec | 0x916d6cc | 0x9251414 | 0x925704...1: a ...
以下两个变量根据需求修改： （1）packageName = "com.android.systemui" （2）OUTPUT_DIR = os.path.join(d:\\, \\tools\\tmp\\) # 目录"D:\tools\tmp" #! /usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*-import os, sys, time, logging# 下列时间单位均为秒 # 执行时间 exec_time = 15 * 60 * 60 # 10 hours, 可改成60s供测试该脚本 # 记录内存间隔时间，exec_time/exec_interval + 1 即为记录内存次数 exec_interval = 10 # 10...
Python ctypes是否有已知的内存泄漏？我正在使用具有ctypes的具有以下代码段的代码编写Python脚本,由于某种原因导致了内存泄漏.本示例中的“ while True”用于测试由调用该函数引起的泄漏.它正在使用Python 2.5.4在Windows上运行：import ctypes def hi():class c1(ctypes.Structure):_fields_=[('f1',ctypes.c_uint8)]class c2(ctypes.Structure):_fields_=[('g1',c1*2)]while True:test=hi()可以使用ProcessExplorer测试该泄漏-由...
仅个人目前遇见的内存问题, 可能不适用所有问题 一下只是简单的实例代码, 可能跑不起来, 只是看看 可变变量参数 小例子:def foo(a, b=[]):b.append(a)print b # input: foo(1) output: [1]# input: foo(2) output: [1,2]解释说明: 参考: http://tianshu.xyz/blog/82/ 官方文档中的一句话：Default values are computed once, then re-used.默认值是被重复使用的Default parameter values are evaluated when the function defini...
我正在使用以下代码读取svg：from ctypes import CDLL, POINTER, Structure, byref, util from ctypes import c_bool, c_byte, c_void_p, c_int, c_double, c_uint32, c_char_pclass _PycairoContext(Structure):_fields_ = [("PyObject_HEAD", c_byte * object.__basicsize__),("ctx", c_void_p),("base", c_void_p)]class _RsvgProps(Structure):_fields_ = [("width", c_int), ("height", c_int),("em", c_double), ("ex", c_do...
我在pyx文件的cython中有以下代码,该代码将wchar_t *转换为python字符串(unicode) //下面的所有代码都是python 2.7.4cdef wc_to_pystr(wchar_t *buf):if buf == NULL:return Nonecdef size_t buflenbuflen = wcslen(buf)cdef PyObject *p = PyUnicode_FromWideChar(buf, buflen)return <unicode>p我在这样的循环中调用了此函数：cdef wchar_t* buf = <wchar_t*>calloc(100, sizeof(wchar_t)) # ... copy some wide string to buffo...
我正在处理的大型文件每个都有几百万条记录(大约2GB解压缩,几百MB gzip). 我使用islice遍历记录,这使得我想测试代码时可以得到一小部分(用于调试和开发)或整个过程.我注意到我的代码的内存使用量过大,因此我试图在代码中查找内存泄漏. 以下是成对读取(我在其中打开两个文件并压缩记录)上的memory_profiler的输出,仅提供1??0 ** 5个值(默认值被覆盖).Line # Mem usage Increment Line Contents ===========================...
我已经编写了一个OpenCV应用程序,该应用程序基本上是从相机抓取帧,进行一些图像处理并以两种编辑的变体形式显示图像.首先,我使用cv2.imshow()来显示图像,但是尽管OpenCV(不支持Qt的构建)无法提供现代的GUI元素,但我决定将PySide用于我的GUI. 但是由于这个,我在处理了大约830-850帧后得到了这个错误(无论使用什么定时器速率,或者我做了多少图像处理)：QImage: out of memory, returning null image我的两个图像视图都在GUI中,然后在...
1、python 调试工具 pyrasite 可以附加到python进程中，在这个进程中打开一个python 命令行。然后再这个里面执行代码。 （对于这种挂死问题通常是由于多进程和多线程混用导致的，多线程中如果有锁，在使用fork创建多进程的过程中fork出来的进程是单线程执行的，只会复制内存中的对象当前的信息，如果有一把锁被别的线程获取到，我们当前fork出的进程中的这个线程中，这把锁的状态只会是锁定状态，会导致子进程中再使用这个锁的时候...
我有一个很大的泡菜文件,其中包含数百个经过训练的python r模型：这些是使用rpy2库构建的统计模型. 我有一个类,每次调用它的一个方法时都会加载该pickle文件(该方法在循环中多次调用).碰巧,即使没有引用指向加载的内容,也无法释放加载pickle文件内容所需的内存(大约100 MB).我正确打开和关闭输入文件.我还尝试在每次迭代时重新加载pickle模块(甚至rpy).没有什么变化.似乎只是加载内容会永久锁定某些内存.解决方法:我可以重现该问题...
我在循环内使用Scipy的griddata时遇到问题.基本上发生的是,循环运行时内存无限增长. 要重现该问题,只需将示例放在 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.griddata.html 循环内：for i in range(100000):grid_z1 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='linear')我的Python版本是2.7.3,我的numpy版本是1.7.0,我的scipy版本是0.12.0b1.我正在Windows 7上运行它. 这是错误吗？如何多...
我试图在Windows上使用python填充MS SQL 2005数据库.我正在插入数百万行,而且我正在使用几乎一千兆字节的内存.下面的测试每插入100k行就会占用4兆内存：import pyodbc connection=pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=x;DATABASE=x;UID=x;PWD=x') cursor=connection.cursor() connection.autocommit=True while 1:cursor.execute("insert into x (a,b,c,d, e,f) VALUES (?,?,?,?,?,?)",1,2,3,4,5,6) mdbconn.close()Hack解...