1

我想寻找内存泄漏。对于来自 memory_profiler 的 --pdb-mmem 标志将非常有帮助。

分析此脚本 test.py：

import time
from memory_profiler import profile

@profile
def my_func():
    a = [1] * (10 ** 6)
    b = [2] * (2 * 10 ** 7)
    del b
    return a

if __name__ == '__main__':
    my_func()

和：python -m memory_profiler --pdb-mmem=10 test.py

结果是：

Line #    Mem usage    Increment  Occurences   Line Contents
============================================================
     4     33.6 MiB     33.6 MiB           1   @profile
     5                                         def my_func():
     6     41.2 MiB      7.6 MiB           1       a = [1] * (10 ** 6)
     7    193.9 MiB    152.7 MiB           1       b = [2] * (2 * 10 ** 7)
     8     41.4 MiB   -152.6 MiB           1       del b
     9     41.4 MiB      0.0 MiB           1       return a

但不会在第 7 行停止，如下所述：

--pdb-mmem MAXMEM     step into the debugger when memory exceeds MAXMEM

我究竟做错了什么？

4

1 回答 1

0

作为替代方案，请考虑使用https://pythonspeed.com/fil。具体来说，它会报告峰值内存的分配源，因此如果您泄漏了足够多的内存，结果将由泄漏的数据主导，您可以找出哪些代码行负责分配该数据。

（如果泄漏源不明显，您仍然需要使用其他工具来找出为什么没有释放该内存，例如 Pymplyer 的 muppy。内存分析器也是如此。）

于 2021-08-05T12:37:57.590 回答