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我有一个大约 100 mb 的 csv 文件。然后我有足够的内存，大约 8 Gb。在运行时，保守猜测，我没有超过 10 个pandas.DataFrames包含整个 csv 文件的内容。所以很确定应该需要不超过 2 Gb 的内存。getsizeof(dataframe)也不会返回一个巨大的数字。然后在一个函数中，我执行以下操作：找到一个有趣的值，让它成为电机电流的轮廓。然后在图表中围绕该点绘制 10 秒（约 300 个数据点）bokeh以及其他 4 个电机电压、电机速度等图表。此函数在 for 循环中以相同的方式绘制大约 50 个图。变量是在本地定义的，因此每个循环都会覆盖它们。现在有个大问题：为什么我的记忆每次迭代都变得更饱满？有时它达到大约 7 Gb，我得到一个内存错误。我看不到我的数据在内部如何变得如此之大。内存问题甚至发生在 10 mb 大小的 csv 文件中。

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即使在函数的生命周期结束后，Python 也没有释放内存。del variablename也没有释放内存。

这成功了：

import gc

gc.collect()
于 2014-07-18T08:34:15.283 回答