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本篇文章為大家展示了Python 程序的內存泄露該怎么解決，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
如果大家在 Linux 或者 macOS 下面運行一段可能導致內存泄露的程序，那么你可能會看到下面這樣的情況：
而如果你用的系統是 Windows，那么可能電腦直接就卡死了。
但是，調試這種 OOM（Out of Memory）的問題有時候是非常困難的，因為你不知道代碼哪個地方會導致內存泄露。但是如果你運行程序進行調試，程序又會中途被殺掉或者直接卡死系統。
如果我們有辦法看到程序里面每一個函數占用的內存大小，那么我們就能縮小檢查的范圍。
為了實現這個目的，我們可以安裝并使用一個叫做filprofiler的第三方庫，它可以分析 Python 程序的內存占用情況。
我們先安裝這個庫：
pip install filprofiler
然后寫一段會導致內存泄露的代碼：
def func_a():print('我是一個正常的函數')def func_b():print('我是第二個正常的函數')def func_b():print('我是第三個正常的函數')def func_oom():print('我是一個會導致內存泄露的函數')datas = []while True:datas.append('s' * 1024 * 1024)print('運行程序的時候，你不會看到這一行')def run():func_a()func_b()func_oom()run()
這段程序直接運行會因為內存泄露的問題被系統直接殺死。
在使用 filprofiler 之前，還需要調整一下虛擬內存的大小；否則，filprofiler 本身也會因為占用內存過大的問題而被系統殺掉。
先使用free命令看一下系統可用的內存有多少：
我們使用ulimit命令，把程序能夠使用的內存稍稍調低一些，這樣即使被占滿，也不會被系統殺死：
ulimit -Sv 1600000
然后，使用 filprofiler 來運行這個程序：
fil-profile run test.py
運行效果如下圖所示：
filprofiler 會在當前文件夾下面生成一個fil-result文件夾，在里面會有一個以時間命名的文件夾，文件夾中會有兩個svg文件，如下圖所示：
我們使用瀏覽器打開其中的out-of-memory.svg文件，可以看到如下圖所示的內存占用圖：
從圖中可以看到，占用內存最大的函數是func_oom，程序也是在這個地方崩潰的。
上述內容就是Python 程序的內存泄露該怎么解決，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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