Python跑循環(huán)時內(nèi)存泄露怎么辦

這篇文章主要介紹Python跑循環(huán)時內(nèi)存泄露怎么辦，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

Python跑循環(huán)時內(nèi)存泄露

今天在用Tensorflow跑回歸做測試時，僅僅需要循環(huán)四千多次 （補充說一句，我在個人PC上跑的）。運行以后，我就吃飯去了。等我回來后，Console窗口直接亮紅了?。?！

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import tensorflow as tf
import matplotlib.font_manager as fm
myfont = fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc')
sess = tf.Session()

for j in range(0,4096):
  print('第' + str(j) + '次回歸')
  ......

此處忘了截圖，反正就是說Keras出現(xiàn)了什么什么錯誤。然后我就順手重啟了工程。

接著就瞪著屏幕，為什么跑一半出錯了？？？

這個時候我發(fā)現(xiàn)電腦管家的小火箭好像有點‘暴躁'，打開任務管理器一看，果然。。。

Python占用內(nèi)存都快兩個G了，但是平時跑沒有占用這么多呀。我就猜想是不是因為跑循環(huán)，內(nèi)存沒有釋放，導致最后溢出，然后code就崩了。

抱著猜想的心態(tài)等了一分鐘，然后。。

WTF 飆到兩千三百多兆的占用了。結論很明顯了，就是沒有釋放內(nèi)存?。?！
這讓我想起來一個月前我在集群上并行GPU跑LSTM時，出現(xiàn)了Out of memory，

這是2080ti呀，足足十一個G的內(nèi)存，雖然當時我就用了一塊顯卡，但也不至于溢出吧。當時沒有想到是這個問題，現(xiàn)在回想一下十有八九就是沒有釋放內(nèi)存。

至于為什么沒有釋放內(nèi)存，那就要從下面這個人出生的時候說起了—>

還記得那是一個月黑風高夜晚，天空電閃雷鳴。。。。。。
hhh，開個玩笑，這個人是Python之父，不過我覺得接下來我要說的Python垃圾收集機制或多或少和他有一定的關系。

Python垃圾收集機制

現(xiàn)在的高級語言如java，c#等，都采用了垃圾收集機制，而不再是c，c++里用戶自己管理維護內(nèi)存的方式。自己管理內(nèi)存極其自由，可以任意申請內(nèi)存，但如同一把雙刃劍，為大量內(nèi)存泄露，懸空指針等bug埋下隱患。

對于一個字符串、列表、類甚至數(shù)值都是對象，且定位簡單易用的語言，自然不會讓用戶去處理如何分配回收內(nèi)存的問題。

python里也同java一樣采用了垃圾收集機制，不過不一樣的是:

python采用的是引用計數(shù)機制為主，標記-清除和分代收集兩種機制為輔的策略。

Python中的內(nèi)存管理過程非常簡單。Python通過保持對每個對象在程序中的引用計數(shù)來處理其對象，這意味著每個對象存儲在程序中被引用的次數(shù)。此計數(shù)隨程序運行時更新，并且當計數(shù)為零時，這意味著程序不再可訪問該計數(shù)。因此，解釋器可以回收和釋放該對象的內(nèi)存。

class User(object):
  def __del__(self):
    print("No reference left for {}".format(self))
user1 = User()
user2 = user1
user3 = user1

在此示例中，我們制作了一個類和3個引用變量指向同一對象。讓我們將其可視化：

現(xiàn)在，讓變量user1，user2和user3指向None而不是User實例。

>>> user1 = None
>>> user2 = None
>>> user3 = None
No reference left for <__main__.User object at 0x212bee9d9>

通過以上代碼，引用已更改為：

將最后一個變量分配user3給后None，該對象將被垃圾回收，這將調(diào)用該__del__函數(shù)。
從根本上講，每當引用對象時，Python對象的引用計數(shù)都會增加，而在取消引用對象時，Python的引用計數(shù)會減少。如果對象的引用計數(shù)為0，則將釋放該對象的內(nèi)存。您程序的代碼無法禁用Python的引用計數(shù)。

python跑循環(huán)為什么沒有釋放內(nèi)存

有些人認為，引用計數(shù)是A poor man's garbage collector 。很大一部分原因是它存在一些缺點，其中就包括無法檢測到循環(huán)應用。
如果在循環(huán)引用中的對象定義了__del__函數(shù)，那么在循環(huán)引用中Python解釋器無法判斷析構對象的順序，因此就不做處理，python gc不能進行回收。

解決辦法

在提出解決問題之前，我們要先找到問題。因為我這個Code需要畫圖，然后保存到本地。我就想是不是畫的圖導致占用過多內(nèi)存。

F_max = max(y_result)
plt.figure(figsize=(15, 5)) 
plt.subplot(131)
plt.scatter(Yp_data, Yt_data, alpha=0.8)
plt.title(u'回歸前結果',fontproperties=myfont)
plt.plot([0,F_max], [0,F_max], color = 'r')
  
plt.subplot(132)
plt.scatter(y_result, Yt_data, alpha=0.8)
plt.title(u'回歸后結果',fontproperties=myfont)
plt.plot([0,F_max], [0,F_max], color = 'r')
  
plt.subplot(133)
plt.plot(loss_vec, 'k-')
plt.title('loss per Generation')
plt.xlabel('Generation')
plt.ylabel('Loss')
plt.savefig('D:/lwt/py/Regression/figure/{} .png'.format(_type), dpi=100)
plt.show()

有想法你就要去做是吧，然后我就加了兩行代碼。

plt.close('all')
plt.clf()

這兩句是用來清除內(nèi)存中的圖像和清理掉 axes，并且為了盡可能的減少內(nèi)存占用，把plt.show()都刪除了
然后運行Code，打開任務管理器，測試是否管用。
貌似python占用的內(nèi)存是沒有之前上升的那么快了，不知道是不是心理作用hh。反正效果不明顯，看來得從別的地方下手了。
排除掉這個可能，那就是回收機制的鍋了。既然你不主動，那我就主動點咯（猿式陰笑嘿嘿）。

for x in list(locals().keys())[:]:
  del locals()[x]
gc.collect()

for循環(huán)就不要過多解釋了，先說del 語句的用法

del obj_name

這del是一個Python關鍵字。而且，obj_name 可以是變量，用戶定義的對象，列表，列表中的項，字典等?？梢杂脕韯h除用戶定義的對象；刪除變量，列表和字典；從列表中刪除項目和切片；從字典中刪除鍵等等。具體用法大家可以查找相關文檔了解。

gc是python的垃圾回收器接口，gc.collect(generation=2)若被調(diào)用時不包含參數(shù)，則啟動完全的垃圾回收?？蛇x的參數(shù) generation 可以是一個整數(shù)，指明需要回收哪一代（從 0 到 2 ）的垃圾。當參數(shù) generation 無效時，會引發(fā) ValueError 異常。返回發(fā)現(xiàn)的不可達對象的數(shù)目。每當運行完整收集或最高代 (2) 收集時，為多個內(nèi)置類型所維護的空閑列表會被清空。 由于特定類型特別是 float 的實現(xiàn)，在某些空閑列表中并非所有項都會被釋放。

實測，有明顯的效果，內(nèi)存占用上升的速度明顯減小了，不過總體還是承上升的趨勢。相比之前，好太多了有沒有。
方法總比困難多，解決內(nèi)存泄漏也還有其他的辦法。我們還可以用objgraph、weakref等工具來分析并解決內(nèi)存泄露、循環(huán)引用問題。實在不行，還有一個超級硬核的辦法，自己動手寫一個騰訊電腦管家小火箭的腳本，時不時的讓它上上天（騰訊記得打錢啊啊啊）。哈哈哈

在任何環(huán)境，不管是服務器，客戶端，內(nèi)存泄露都是非常嚴重的事情。如果是線上服務器，那么一定得有監(jiān)控，如果發(fā)現(xiàn)內(nèi)存使用率超過設置的閾值則立即報警，盡早發(fā)現(xiàn)些許還有救。

新的問題

不要強行收集垃圾太多次。這是因為，即使要釋放內(nèi)存，仍然需要花費時間來評估對象是否符合垃圾收集條件。我在實測中的確發(fā)現(xiàn)運行速度有些下降。
還有就是他會把全局的變量都刪了，以至于出現(xiàn)np和pd等導入的包都not defined。我的建議是把循環(huán)寫到函數(shù)里，做到只對某個函數(shù)起作用。

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