這篇文章主要講解了“怎么調(diào)試Python程序的內(nèi)存泄露問題”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“怎么調(diào)試Python程序的內(nèi)存泄露問題”吧！
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如果大家在 Linux 或者 macOS 下面運(yùn)行一段可能導(dǎo)致內(nèi)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(tǒng)是 Windows，那么可能電腦直接就卡死了。
但是，調(diào)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(dǎo)致內(nèi)存泄露。但是如果你運(yùn)行程序進(jìn)行調(diào)試，程序又會中途被殺掉或者直接卡死系統(tǒng)。
如果我們有辦法看到程序里面每一個函數(shù)占用的內(nèi)存大小，那么我們就能縮小檢查的范圍。
為了實現(xiàn)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(nèi)存占用情況。
我們先安裝這個庫：
pip install filprofiler
然后寫一段會導(dǎo)致內(nèi)存泄露的代碼：
重慶分公司
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def func_a(): print('我是一個正常的函數(shù)') def func_b(): print('我是第二個正常的函數(shù)') def func_b(): print('我是第三個正常的函數(shù)') def func_oom(): print('我是一個會導(dǎo)致內(nèi)存泄露的函數(shù)') datas = [] while True: datas.append('s' * 1024 * 1024) print('運(yùn)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(yùn)行會因為內(nèi)存泄露的問題被系統(tǒng)直接殺死。
在使用filprofiler之前，還需要調(diào)整一下虛擬內(nèi)存的大小。否則，filprofiler本身也會因為占用內(nèi)存過大的問題而被系統(tǒng)殺掉。
先使用free命令看一下系統(tǒng)可用的內(nèi)存有多少：
系統(tǒng)可用內(nèi)存為1619456 KB
我們使用ulimit命令，把程序能夠使用的內(nèi)存稍稍調(diào)低一些，這樣即使被占滿，也不會被系統(tǒng)殺死：
ulimit -Sv 1600000
然后，使用 filprofiler 來運(yùn)行這個程序：
fil-profile run test.py
運(yùn)行效果如下圖所示：
filprofiler 會在當(dāng)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(nèi)存占用圖：
從圖中可以看到，占用內(nèi)存最大的函數(shù)是func_oom，程序也是在這個地方崩潰的。
感謝各位的閱讀，以上就是“怎么調(diào)試Python程序的內(nèi)存泄露問題”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對怎么調(diào)試Python程序的內(nèi)存泄露問題這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！
