Python で効率的にメモリを解放するにはどうすればよいですか?

Python でのメモリの解放: 徹底的な調査

提供された例に関して、ここでは Python でのメモリの使用と解放の包括的な調査を示します。 :

1.オブジェクト削除後の段階的なメモリ解放

オブジェクト (del foo など) を削除した後、Python はガベージ コレクターを呼び出して、関連するメモリを再利用します。ただし、OS は最適化のためにメモリをすぐに返さない場合があります。 Python は将来のメモリ要件を予測し、同様のメモリ使用量を見越して解放されたメモリの一部を保持することがあります。

2.特定のメモリ解放量

解放されるメモリの正確な量 (例: 50.5mb) は、特定の実装、プラットフォーム、オブジェクト サイズの分布などのさまざまな要因によって異なります。 Python のメモリ マネージャーは、パフォーマンスとメモリ消費のバランスをとろうとします。

3.メモリ解放の強制

Python には明示的にメモリを解放するための直接的なメカニズムがありませんが、子プロセスを使用することで回避策が得られます。メモリを大量に消費するタスクを実行する子プロセスを作成すると、そのリソースの使用をメイン プロセスから分離できます。子プロセスが終了すると、割り当てられたメモリが OS に解放されます。

子プロセスを生成するには、concurrent.futures または multiprocessing モジュールを利用することを検討してください。ただし、プロセス起動のオーバーヘッド、潜在的なデータ転送遅延、データ ピクルスの必要性など、潜在的なコストに注意してください。

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