Очистить память Python
Обновлено: 04.07.2024
Привет, ребята. Как вы все? Я надеюсь, что вы все в порядке. В этом уроке мы узнаем, как очистить память в Python. поэтому, не теряя времени, давайте узнаем об этом.
Как очистить память в Python
чтобы очистить память в Python, просто используйте del. Используя del, вы можете очистить память, которая вам не нужна. Используя del, вы можете очистить переменные, массивы, списки и т. д. Итак, давайте узнаем, как мы можем удалить все это с помощью функции del: Очистить списки: вы можете очистить список следующим образом: lst=[1,2,3,4, 5] del lst print(lst) Вывод: Traceback (последний последний вызов): файл «e:\python tutorial\test.py», строка 672, в print(lst) NameError: имя «lst» не определено. Возможно, Вы имели в виду: "список"? Очистить переменные: Вы можете очистить переменные следующим образом: num=19 del num print(num) Вывод: Traceback (последний последний вызов): Файл "e:\python tutorial\test.py", строка 681, в печати ( num) NameError: имя 'num' не определено. Возможно, Вы имели в виду: "сумма"?
чтобы очистить память в Python, просто используйте gc.collect(). Используя gc.collect(), вы можете очистить переменные, массивы, списки и т. д. Итак, давайте узнаем, как мы можем удалить все это с помощью функции del: Очистить списки: вы можете очистить список следующим образом: import gc mylst=[1, 2,3,4,5] del mylst gc.collect() print(mylst) Вывод: Traceback (последний последний вызов): Файл "e:\python tutorial\test.py", строка 687, in print(mylst) NameError: имя 'mylst' не определено Очистить переменные: Вы можете очистить переменные следующим образом: :\python tutorial\test.py", строка 693, в print(num) NameError: имя 'num' не определено. Возможно, Вы имели в виду: "сумма"?
Чтобы очистить память в Python, просто используйте gc.collect(). Используя gc.collect(), вы можете очистить переменные, массивы, списки и т. д. Итак, давайте узнаем, как мы можем удалить все это с помощью функции del: Очистить списки: вы можете очистить список следующим образом: import gc mylst=[1, 2,3,4,5] del mylst gc.collect() print(mylst) Вывод: Traceback (последний последний вызов): Файл "e:\python tutorial\test.py", строка 687, in print(mylst) NameError: имя 'mylst' не определено Очистить переменные: Вы можете очистить переменные следующим образом: :\python tutorial\test.py", строка 693, в print(num) NameError: имя 'num' не определено. Возможно, Вы имели в виду: "сумма"?
Способ 1. Используйте del
Используя del, вы можете очистить память, которая вам не нужна. Используя del, вы можете очищать переменные, массивы, списки и т. д. Итак, давайте узнаем, как мы можем удалить все это с помощью функции del:
Мы узнаем, как очистить или удалить память в python. Существует способ удалить память для неиспользуемых переменных, списка или массива, чтобы сохранить память. Мы узнаем, как очистить память для переменной, списка и массива, используя два разных метода. Это два разных метода: del и gc.collect().
del и gc.collect() — это два разных метода удаления памяти в python. Метод очистки памяти полезен для предотвращения переполнения памяти. Мы можем удалить эту память всякий раз, когда у нас есть неиспользуемая переменная, список или массив, используя эти два метода. Это сохранит память. Как эффективные программисты, мы должны знать, как экономить память. Таким образом, эти два метода полезны для программистов.
Что такое метод del?
Метод del полезен для удаления неиспользуемых переменных, списков и массивов. Этот метод полезен для экономии памяти.
Синтаксис
Параметр
элемент: это может быть переменная, список или массив, которые мы хотим удалить.
Способы очистки памяти в Python
1. Как очистить переменную?
Здесь мы создали переменную a. После этого мы удалили эту переменную с помощью оператора del. Это означает очистку памяти в python. Теперь попробуем напечатать переменную. Давайте посмотрим, что получится на выходе, пока мы печатаем переменную.
Вывод
2. Как очистить список?
В приведенной выше программе мы собираемся очистить список с помощью команды del. После удаления списка мы пытаемся напечатать список независимо от того, успешно ли он создан или нет. Пока программа выполняет оператор печати (список), если она возвращает ошибку имени, список успешно удаляется.
Вывод
3. Как очистить массив?
Давайте возьмем массив и удалим его с помощью команды del. После удаления давайте посмотрим на вывод для print(array).
Вывод
С какими проблемами мы столкнемся при очистке памяти в python?
Мы видели множество примеров очистки памяти с помощью метода del. После использования этого типа оператора объекты больше не доступны для данного кода. Но объекты все еще находятся в памяти.
Чтобы решить эту проблему, в python появился метод gc.collect() для очистки памяти. Python представил модуль gc в версии Python 1.5.
Что такое метод gc.collect()?
gc.collect — это метод, который полезен для предотвращения переполнения памяти. Он удалит элементы.
Очистить память в python с помощью метода gc.collect()
1. Как очистить переменную с помощью gc.collect()?
Импортировать gc. Создайте переменную a равной 10. Удалите a. Теперь проверим с помощью оператора печати.
Вывод
2. Как очистить список с помощью gc.collect()?
Импортировать gc. Я создаю список в списке переменных. Теперь список успешно удален.
Вывод
Как очистить массив с помощью gc.collect()?
Импортировать gc. Создайте массив. Используйте команду del, чтобы удалить память, созданную для массива.
Вывод
Как определить и устранить утечку памяти?
Когда программист забывает удалить неиспользуемую память, память переполняется, что приводит к утечкам памяти. Ссылка на память вызовет из-за устаревших больших объектов, которые не освобождаются, и циклов ссылок в коде.
Поиск утечек памяти в Python
Модуль GC полезен для устранения утечек памяти в Python. Он предоставляет сборщик мусора, имеет список всех объектов. Этот модуль даст представление о том, где используется память программы. Затем объекты фильтруются. Модуль GC идентифицирует неиспользуемые объекты, чтобы пользователь мог удалить неиспользуемую память. Это предотвратит утечку памяти в python.
Модуль GC сообщит информацию о том, сколько объектов создано. Тем не менее, он не дает информации о том, как распределяются объекты, поэтому его нельзя использовать для идентификации кода, вызывающего утечку памяти.
Устранение утечек памяти в Python
Python представил встроенную функцию под названием модуль Tracemalloc. Этот модуль представлен в версии python 3.4. Это полезно для устранения утечек памяти в python. Модуль tracemallc обеспечивает трассировку распределения памяти на уровне блоков. Это покажет, где была выделена память.
Часто задаваемые вопросы, связанные с очисткой памяти в python
del и gc.collect() — доступные методы очистки памяти в python.
Заключение
На данный момент мы полностью узнали, как очистить память в python. Мы узнали много нового из этой статьи. Это полезные и необходимые вещи, которым должен научиться программист на Python.
Мы надеемся, что эту статью легко понять. В случае возникновения каких-либо вопросов, сообщите нам об этом в разделе комментариев.
Я написал программу на Python, которая воздействует на большой входной файл, чтобы создать несколько миллионов объектов, представляющих собой треугольники. Алгоритм:
- прочитать входной файл
- обработать файл и создать список треугольников, представленных их вершинами
- выведите вершины в формате OFF: список вершин, за которым следует список треугольников. Треугольники представлены индексами в списке вершин
Требование OFF, чтобы я распечатывал полный список вершин, прежде чем распечатывать треугольники, означает, что я должен хранить список треугольников в памяти, прежде чем я запишу вывод в файл. Тем временем я получаю ошибки памяти из-за размеров списков.
Как лучше всего сообщить Python, что некоторые данные мне больше не нужны и их можно освободить?
Почему бы не распечатать треугольники в промежуточный файл и снова прочитать их, когда они понадобятся?
Потенциально этот вопрос может касаться двух совершенно разных вещей. Являются ли эти ошибки одним и тем же процессом Python, и в этом случае мы заботимся об освобождении памяти для кучи процесса Python, или они возникают из-за разных процессов в системе, и в этом случае мы заботимся об освобождении памяти для ОС?
10 ответов 10
Согласно официальной документации Python, вы можете явным образом вызвать сборщик мусора для освобождения памяти без ссылок с помощью gc.collect() . Пример:
Вы должны сделать это после того, как отметите то, что хотите отбросить, с помощью del :
В любом случае мусор часто собирается, за исключением некоторых необычных случаев, поэтому я не думаю, что это сильно поможет.
Вообще, gc.collect() следует избегать. Сборщик мусора знает, как делать свою работу. Тем не менее, если ОП оказывается в ситуации, когда он внезапно освобождает много объектов (например, миллионы), gc.collect может оказаться полезным.
Вызов gc.collect() самостоятельно в конце цикла может помочь избежать фрагментации памяти, что, в свою очередь, поможет сохранить производительность на высоком уровне. Я видел, что это имеет большое значение (~ 20% времени выполнения IIRC)
Я использую Python 3.6. Вызов gc.collect() после загрузки фрейма данных pandas из hdf5 (500 тыс. строк) уменьшил использование памяти с 1,7 ГБ до 500 МБ
Мне нужно загрузить и обработать несколько массивов numpy по 25 ГБ в системе с 32 ГБ памяти. Использование del my_array с последующим вызовом gc.collect() после обработки массива — это единственный способ фактически освободить память, и мой процесс выживет, чтобы загрузить следующий массив.
К сожалению (в зависимости от вашей версии и выпуска Python), некоторые типы объектов используют "свободные списки", которые представляют собой аккуратную локальную оптимизацию, но могут вызвать фрагментацию памяти, в частности, делая все больше и больше памяти "выделенной" только для объектов определенного типа и, таким образом, недоступны для "общего фонда".
Единственный действительно надежный способ гарантировать, что большое, но временное использование памяти ДЕЙСТВИТЕЛЬНО возвращает все ресурсы в систему, когда это делается, состоит в том, чтобы это использование происходило в подпроцессе, который выполняет жадную до памяти работу, а затем завершается. В таких условиях операционная система ВЫПОЛНЯЕТ свою работу и с удовольствием перерабатывает все ресурсы, которые мог поглотить подпроцесс. К счастью, модуль многопроцессорности делает операции такого рода (которые раньше были довольно болезненными) не так уж плохи в современных версиях Python.
В вашем случае кажется, что лучший способ для подпроцессов накапливать некоторые результаты и при этом гарантировать, что эти результаты доступны для основного процесса, — это использовать полувременные файлы (под полувременными я имею в виду, НЕ вид файлов, которые автоматически удаляются при закрытии, просто обычные файлы, которые вы явно удаляете, когда с ними покончено).
Управление памятью – это процесс эффективного выделения, освобождения и координации памяти, обеспечивающий бесперебойную работу всех различных процессов и оптимальный доступ к различным системным ресурсам. Управление памятью также включает очистку памяти от объектов, к которым больше нет доступа.
В Python за такие задачи отвечает диспетчер памяти, который периодически запускается для очистки, выделения памяти и управления ею. В отличие от C, Java и других языков программирования, Python управляет объектами с помощью подсчета ссылок. Это означает, что диспетчер памяти отслеживает количество ссылок на каждый объект в программе. Когда счетчик ссылок на объект падает до нуля, что означает, что объект больше не используется, сборщик мусора (часть диспетчера памяти) автоматически освобождает память от этого конкретного объекта.
Пользователю не нужно беспокоиться об управлении памятью, так как процесс выделения и освобождения памяти полностью автоматизирован. Освобожденная память может использоваться другими объектами.
Сборка мусора Python
Как объяснялось ранее, Python удаляет объекты, на которые больше нет ссылок в программе, чтобы освободить место в памяти. Этот процесс, в котором Python освобождает блоки памяти, которые больше не используются, называется сборкой мусора. Сборщик мусора Python (GC) запускается во время выполнения программы и срабатывает, если счетчик ссылок уменьшается до нуля. Счетчик ссылок увеличивается, если объекту присваивается новое имя или он помещается в контейнер, такой как кортеж или словарь. Точно так же счетчик ссылок уменьшается, когда ссылка на объект переназначается, когда ссылка на объект выходит за пределы области действия или когда объект удаляется.
Память — это куча, содержащая объекты и другие структуры данных, используемые в программе. Выделение и освобождение этого пространства кучи контролируется диспетчером памяти Python с помощью функций API.
Объекты Python в памяти
Каждая переменная в Python действует как объект. Объекты могут быть либо простыми (содержащими числа, строки и т. д.), либо контейнерами (словари, списки или определяемые пользователем классы). Кроме того, Python — это язык с динамической типизацией, что означает, что нам не нужно объявлять переменные или их типы перед их использованием в программе.
Если вы посмотрите на первые две строки приведенной выше программы, объект x известен. Когда мы удаляем объект x и пытаемся его использовать, мы получаем ошибку о том, что переменная x не определена.
Вы видите, что сборка мусора в Python полностью автоматизирована, и программисту не нужно беспокоиться об этом, в отличие от таких языков, как C.
Изменение сборщика мусора
Сборщик мусора Python имеет три поколения, в которых классифицируются объекты. Новый объект в начальной точке своего жизненного цикла является первым поколением сборщика мусора. По мере того, как объект переживет сборку мусора, он будет передан следующим поколениям. Каждое из 3 поколений сборщика мусора имеет порог. В частности, когда превышено пороговое значение числа выделений минус количество де0выделений, это поколение запустит сборку мусора.
Предыдущие поколения также чаще подвергаются сборке мусора, чем старшие поколения. Это связано с тем, что более новые объекты будут отброшены с большей вероятностью, чем старые.
Модуль gc включает функции для изменения порогового значения, запуска процесса сборки мусора вручную, отключения процесса сборки мусора и т. д. Мы можем проверить пороговые значения разных поколений сборщика мусора с помощью метода get_threshold():< /p>
Пример вывода:
Как видите, у нас есть пороговое значение 700 для первого поколения и 10 для каждого из двух других поколений.
Мы можем изменить пороговое значение для запуска процесса сборки мусора, используя метод set_threshold() модуля gc:
В приведенном выше примере мы увеличили пороговое значение для всех трех поколений. Увеличение порогового значения уменьшит частоту запуска сборщика мусора. Обычно нам как разработчику не нужно слишком много думать о сборке мусора Python, но это может быть полезно при оптимизации среды выполнения Python для вашей целевой системы. Одним из ключевых преимуществ является то, что механизм сборки мусора Python автоматически обрабатывает большое количество низкоуровневых деталей для разработчика.
Зачем выполнять сборку мусора вручную?
Мы знаем, что интерпретатор Python отслеживает ссылки на объекты, используемые в программе. В более ранних версиях Python (до версии 1.6) интерпретатор Python использовал только механизм подсчета ссылок для обработки памяти. Когда счетчик ссылок падает до нуля, интерпретатор Python автоматически освобождает память. Этот классический механизм подсчета ссылок очень эффективен, за исключением того, что он не работает, когда в программе есть циклы ссылок. Цикл ссылок происходит, если один или несколько объектов ссылаются друг на друга, и, следовательно, счетчик ссылок никогда не достигает нуля.
Давайте рассмотрим пример.
Приведенный выше код создает цикл ссылок, в котором список объектов ссылается сам на себя. Следовательно, память для списка объектов не будет автоматически освобождаться при выходе из функции. Проблема цикла ссылок не может быть решена путем подсчета ссылок. Однако эту проблему цикла ссылок можно решить, изменив поведение сборщика мусора в вашем приложении Python.
Для этого мы можем использовать функцию gc.collect() модуля gc.
gc.collect() возвращает количество собранных и освобожденных объектов.
Существует два способа ручной сборки мусора: по времени или по событию.
Сборка мусора на основе времени довольно проста: функция gc.collect() вызывается через фиксированный интервал времени.
Сборка мусора на основе событий вызывает функцию gc.collect() после возникновения события (т. е. когда приложение закрывается или приложение остается бездействующим в течение определенного периода времени).
Бесплатная электронная книга: Git Essentials
Ознакомьтесь с нашим практическим руководством по изучению Git, включающим передовые практики, общепринятые стандарты и памятку. Перестаньте гуглить команды Git и на самом деле изучите их!
Давайте разберемся, как работает сборка мусора вручную, создав несколько эталонных циклов.
Вывод выглядит следующим образом:
Приведенный выше скрипт создает объект списка, на который ссылается переменная с оригинальным именем list . Первый элемент объекта списка ссылается сам на себя. Счетчик ссылок объекта списка всегда больше нуля, даже если он удален или находится вне области действия программы. Следовательно, объект списка не подвергается сборке мусора из-за циклической ссылки. Механизм сборщика мусора в Python будет периодически автоматически проверять циклические ссылки и собирать их.
В приведенном выше коде, поскольку счетчик ссылок равен как минимум 1 и никогда не может достичь 0, мы принудительно собрали объекты мусором, вызвав gc.collect() . Однако помните, что не следует часто принудительно выполнять сборку мусора. Причина в том, что даже после освобождения памяти сборщику мусора требуется время для оценки приемлемости объекта для сборки мусора, что требует процессорного времени и ресурсов. Кроме того, не забывайте вручную управлять сборщиком мусора только после того, как ваше приложение полностью запустится.
Заключение
В этой статье мы обсудили, как управление памятью в Python осуществляется автоматически с помощью стратегий подсчета ссылок и сборки мусора. Без сборки мусора реализация успешного механизма управления памятью в Python невозможна. Кроме того, программистам не нужно беспокоиться об удалении выделенной памяти, так как об этом позаботится диспетчер памяти Python. Это снижает количество утечек памяти и повышает производительность.
Читайте также: