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哪些操作会导致Python内存溢出,怎么处理?您好,谢谢您的提问。刚才,我也遇到了Python内存溢出的问题。我和你分享我的例子,希望能对你有所帮助。
内存溢出:使用malloc或new来申请内存块空间,但不使用free和delete来释放内存块,导致程序失去对内存块的控制。
我的解决方案如下:
在本机编译器中,如果定义如下
a=1000
B=1000
打印ID(a),ID(B)
,您会发现这两个结果是不同的。ID()用于查看对象的内存地址。如果我们定义大量的int变量,就有可能出现内存溢出。
检查,pythonforsmallintegerobject,[-5257)是预先分配的内存地址。如果超出此范围,则使用常规缓冲池。对于大整数,pyintblock用作缓冲池。所以我们有上述现象。
对于相同的int变量值,如果使用a=b=1000,则ID(a)和ID(b)的内存地址相同,可以在一定程度上降低溢出的可能性。
在非本机编译器中,上述情况似乎已得到优化。在eclipse中测试时,相同的值通常是相同的内存地址。
Python中有可能发生实际内存泄漏吗?内存泄漏的经典定义是使用内存,它既不被使用也不被回收。使用纯Python代码几乎是不可能的。但正如Antoine所指出的,即使不需要将所有数据放在一起,也可以轻松地扩展数据结构而不受约束,并轻松地消耗所有内存。
为什么Python效率这么低,还这么火?在许多情况下,性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。
C调用python模块会造成内存泄露……貌似是python内存管理机制的问题……具体的不清楚,不知道有没有人研究?Py_u2;Finalize()将释放Python中使用的所有内存。如果你在C中生成pyobject,py,你可以使用它,我不在乎finalize()。我出来的时候,总是要还。
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