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今天就跟大家聊聊有關(guān)python內(nèi)存泄露的原因是什么，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

內(nèi)存泄漏：你使用malloc或new向 內(nèi)存申請了一塊內(nèi)存空間，但沒有用free以及delete對該塊內(nèi)存進行釋放，造成程序失去了對該塊內(nèi)存的控制。

內(nèi)存泄漏

指由于疏忽或錯誤造成程序未能釋放已經(jīng)不再使用的內(nèi)存的情況。內(nèi)存泄漏并非指內(nèi)存在物理上的消失，而是應(yīng)用程序分配某段內(nèi)存后，由于設(shè)計錯誤，失去了對該段內(nèi)存的控制，因而造成了內(nèi)存的浪費。

導(dǎo)致程序運行速度減慢甚至系統(tǒng)崩潰等嚴(yán)重后果。有 del() 函數(shù)的對象間的循環(huán)引用是導(dǎo)致內(nèi)存泄漏的主兇。不使用一個對象時使用:del object 來刪除一個對象的引用計數(shù)就可以有效防止內(nèi)存泄漏問題。

通過 Python 擴展模塊 gc 來查看不能回收的對象的詳細信息。可以通過 sys.getrefcount(obj) 來獲取對象的引用計數(shù)，并根據(jù)返回值是否為 0 來判斷是否內(nèi)存泄漏

常發(fā)性內(nèi)存泄漏

發(fā)生內(nèi)存泄漏的代碼會被多次執(zhí)行到，每次被執(zhí)行的時候都會導(dǎo)致一塊內(nèi)存泄漏。

偶發(fā)性內(nèi)存泄漏

發(fā)生內(nèi)存泄漏的代碼只有在某些特定環(huán)境或操作過程下才會發(fā)生。常發(fā)性和偶發(fā)性是相對的。對于特定的環(huán)境，偶發(fā)性的也許就變成了常發(fā)性的。所以測試環(huán)境和測試方法對檢測內(nèi)存泄漏至關(guān)重要。

一次性內(nèi)存泄漏

發(fā)生內(nèi)存泄漏的代碼只會被執(zhí)行一次，或者由于算法上的缺陷，導(dǎo)致總會有一塊僅且一塊內(nèi)存發(fā)生泄漏。比如，在類的構(gòu)造函數(shù)中分配內(nèi)存，在析構(gòu)函數(shù)中卻沒有釋放該內(nèi)存，所以內(nèi)存泄漏只會發(fā)生一次隱式內(nèi)存泄漏

程序在運行過程中不停的分配內(nèi)存，但是直到結(jié)束的時候才釋放內(nèi)存。嚴(yán)格的說這里并沒有發(fā)生內(nèi)存泄漏，因為最終程序釋放了所有申請的內(nèi)存。但是對于一個服務(wù)器程序，需要運行幾天，幾周甚至幾個月，不及時釋放內(nèi)存也可能導(dǎo)致最終耗盡系統(tǒng)的所有內(nèi)存。所以，我們稱這類內(nèi)存泄漏為隱式內(nèi)存泄漏。

內(nèi)存溢出原因：

內(nèi)存中加載的數(shù)據(jù)量過于龐大，如一次從數(shù)據(jù)庫取出過多數(shù)據(jù)；

集合類中有對對象的引用，使用完后未清空，產(chǎn)生了堆積，使得JVM不能回收；

代碼中存在死循環(huán)或循環(huán)產(chǎn)生過多重復(fù)的對象實體；

使用的第三方軟件中的BUG；

啟動參數(shù)內(nèi)存值設(shè)定的過小。

內(nèi)存溢出的解決方案：

第一步，修改JVM啟動參數(shù)，直接增加內(nèi)存。(-Xms，-Xmx參數(shù)一定不要忘記加。)

第二步，檢查錯誤日志，查看“OutOfMemory”錯誤前是否有其 它異?；蝈e誤。

第三步，對代碼進行走查和分析，找出可能發(fā)生內(nèi)存溢出的位置。

看完上述內(nèi)容，你們對python內(nèi)存泄露的原因是什么有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

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