🛠 调试工具：gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) # 打印无法回收的对象 三、内存分析工具链 1. 内存监控三板斧 实时监控：memory_profiler 逐行分析内存变化 pip install memory_profiler @profile def my_func(): # 被监控代码 对象追踪：objgraph 可视化对象引用关系 objgraph.show_backrefs([obj], filename=...
你双击内存泄漏报告的文字,或者在Debug窗口中按F4,IDE就帮你定位到申请该内存块的地方。对于上例,也就是这一句: int* leak = new int[10]; 这多多少少对你分析内存泄漏有点帮助。特别地,如果这个new仅对应一条delete(或者你把delete漏写),这将很快可以确认问题的症结。 我们前面已经看到,不使用MFC的时候,生...
调试内存泄露 可以启用gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK)来帮助调试内存泄露的问题,这将输出所有未被释放的对象信息。通过分析这些信息,可以找出内存泄露的根源。 二、使用Objgraph库 Objgraph是一个强大的工具,可以帮助你可视化Python中的对象引用图,识别哪些对象占用了大量内存。 安装和基本使用 首先需要安装objgraph库,使用...
gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) 启用内存跟踪后,gc模块会输出内存分配和释放的详细信息。 手动触发垃圾回收 在程序中,手动触发垃圾回收可以帮助检测内存泄露: gc.collect() 通过gc.collect(),可以清理未被引用的对象,同时输出内存泄露的相关信息。 三、监控对象引用计数 ...
由于收集器补充了Python中已经使用的引用计数,因此如果您确定程序不创建引用循环,则可以禁用收集器。可以通过调用禁用自动收集gc.disable()。调试泄漏的程序调用 gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK)。请注意,这包括将 gc.DEBUG_SAVEALL导致垃圾收集的对象保存在gc.garbage中以供检查。
第一个链接链接就是说这些方法 (rolling.min/max) 有泄漏,pandas rolling max leak memory,具体因为啥泄漏的,也没时间细究,反正issue里说回退到0.23.4是没问题的,那么就回退试试: pipenvinstallpandas==0.23.4 然后我们再用pympler定位有没有内存泄漏,pandas内存泄漏的问题是修复,剩下来就省memoryview的小泄漏了...
有时候garbage里也会出现那两个__dict__,这主要是因为在前面可能设置了gc模块的debug模式,比如gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK),会把所有已经回收掉的unreachable的对象也都加入到garbage里面。set_debug还有很多参数诸如gc.DEBUG_STAT|DEBUG_COLLECTABLE|DEBUG_UNCOLLECTABLE|DEBUG_SAVEALL等等,设置了相关参数后gc模块会自...
gc.set_debug(gc.DEBUG_STATS|gc.DEBUG_COLLECTABLE|gc.DEBUG_UNCOLLECTABLE|gc.DEBUG_SAVEALL|gc.DEBUG_LEAK) a=[] b=[] print(hex(id(a))) print(hex(id(b))) a.append(b) print('a refcount:',sys.getrefcount(a)) #2print('b refcount:',sys.getrefcount(b)) #3del a # 这里已经删除了...
importgcgc.set_debug(gc.DEBUG_STATS)# 设置调试级别，显示垃圾回收统计信息# 进行一些操作后...gc....
gc.set_debug(flags) :设置gc的debug日志,一般设置为gc.DEBUG_LEAK gc.collect([generation]): 显式进行垃圾回收,可以输入参数,0代表只检查第一代的对象,1代表检查一,二代的对象,2代表检查一,二,三代的对象,如果不传参数,执行一个full collection,也就是等于传2。 返回不可达(unreachable objects)对象的数目...