Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi, Python mempunyai kelebihan kerana mudah dipelajari, mudah digunakan dan kecekapan pembangunan yang tinggi, dan semakin popular di kalangan pembangun. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh cara mekanisme pengumpulan sampahnya dilaksanakan, Python terdedah kepada kebocoran memori apabila berurusan dengan jumlah memori yang besar. Artikel ini akan memperkenalkan perkara yang perlu anda perhatikan semasa pembangunan Python daripada tiga aspek: masalah kebocoran memori biasa, punca masalah dan kaedah untuk mengelakkan kebocoran memori.

1. Masalah kebocoran memori biasa

Kebocoran memori merujuk kepada keadaan di mana ruang memori yang diperuntukkan oleh program semasa operasi tidak dapat dilepaskan, akhirnya menyebabkan keseluruhan sistem ranap atau tidak bertindak balas. Masalah kebocoran memori biasa dalam Python termasuk yang berikut:

1. Ralat kiraan rujukan objek

Mekanisme pengumpulan sampah dalam Python adalah berdasarkan pengiraan rujukan. Apabila objek dicipta, sistem secara automatik memperuntukkan memori untuknya dan menetapkan kiraan rujukan kepada 1. Setiap kali objek dirujuk, kiraan rujukannya dinaikkan sebanyak 1, dan setiap kali objek dilepaskan, kiraan rujukannya dikurangkan sebanyak 1. Apabila kiraan rujukan mencapai 0, memori objek akan dituntut semula secara automatik.

Walau bagaimanapun, disebabkan kecuaian pembangun atau masalah logik dalam program, kiraan rujukan objek mungkin tidak betul, contohnya:

egin{lstlisting}[language=python]
def test():

a = [] a.append(a) return a

test( )
end{lstlisting}

Dalam kod di atas, ubah satu titik ke senarai kosong dan tambahkan dirinya sendiri pada senarai. Dengan cara ini pembolehubah a tidak boleh dialih keluar daripada senarai ini, jadi kiraan rujukannya tidak akan menjadi 0, menyebabkan kebocoran memori. . Contohnya:

egin{lstlisting}[language=python]
2. file = open("big_file.txt")
data = file.read() # Baca keseluruhan fail

Lakukan banyak pemprosesan data

tamat{ lstlisting }

Dalam kod di atas, file.read() membaca keseluruhan fail ke dalam memori Jika fail terlalu besar, ia akan menduduki banyak memori dan menyebabkan sistem ranap.

Objek dalam Python boleh merujuk antara satu sama lain untuk membentuk struktur seperti grid. Jika rujukan pekeliling berlaku dalam struktur ini, ia akan menyebabkan kebocoran ingatan. Contohnya:

egin{lstlisting}[language=python]
3. class Nod():

def __init__(self, value): self.value = value self.next = None

Salin selepas log masuk

b = Nod(2)

b.next = a # Gelung Rujukan

end{lstlisting}

Dalam kod di atas, nod a dan nod b merujuk antara satu sama lain, membentuk struktur rujukan bulat. Jika terdapat sejumlah besar nod dalam struktur sedemikian, ia boleh menyebabkan kebocoran memori.

2. Punca masalah

Sebab yang menyebabkan kebocoran memori Python adalah seperti berikut:

Apabila terdapat rujukan bulat antara objek, pengumpul sampah tidak boleh menentukan objek yang dikitar semula dengan betul objek perlu dikekalkan.

1. Rujukan yang lemah tidak diproses mengikut masa

Apabila menggunakan rujukan yang lemah, anda mesti memberi perhatian untuk memusnahkan rujukan yang lemah dalam masa, jika tidak, ia akan menyebabkan kebocoran memori.

2. Kiraan rujukan objek yang salah

Apabila pembangun cuai atau logik dalam atur cara mengelirukan, ia boleh menyebabkan kiraan rujukan objek menjadi tidak betul, mengakibatkan kebocoran memori. .

3 Kaedah untuk mengelakkan kebocoran memori
Untuk mengelakkan kebocoran memori Python, pembangun boleh bermula dari aspek berikut:

Apabila kita menggunakan pernyataan del, kita boleh mengeluarkannya secara manual Objek untuk mengelakkan penggunaan memori yang berlebihan. Contohnya:

egin{lstlisting}[language=python]

b = a

1. end{lstlisting}

Gunakan modul weakref untuk mengendalikan rujukan yang lemah


Apabila menggunakan rujukan yang lemah, kita boleh menggunakan modul weakref untuk mencipta rujukan yang lemah dan memusnahkannya dalam masa apabila rujukan yang lemah tidak lagi diperlukan. Contohnya:

egin{lstlisting}[language=python]

def __init__(self, value): self.value = value

ref = weakref.ref(obj) # Buat rujukan yang lemah
2. del obj

print("Object does not exist")

Dalam kod di atas, kami menggunakan modul weakref untuk mencipta rujukan yang lemah, dan selepas memusnahkan objek, semak sama ada objek rujukan wujud. Jika objek yang dirujuk tidak wujud, bermakna objek tersebut telah dikumpul oleh pemungut sampah.

Mengelakkan rujukan pekeliling adalah salah satu cara penting untuk mengelakkan masalah kebocoran memori Python. Semasa menulis kod, cuba elakkan struktur rujukan bulat. Jika anda benar-benar perlu menggunakan struktur rujukan bulat, anda boleh menggunakan modul terbina dalam Python weakref untuk menyelesaikan masalah.

4. Beri perhatian kepada penggunaan memori

Apabila melakukan operasi yang memakan memori jangka panjang, anda harus cuba mengelak daripada membaca keseluruhan fail atau memproses keseluruhan set data sekali gus. Penggunaan memori boleh dikurangkan dengan membaca atau memproses secara berkelompok.

Ringkasnya, untuk mengelakkan berlakunya kebocoran memori Python, semasa proses pembangunan, kita harus memberi perhatian untuk mengendalikan kiraan rujukan objek, gunakan pernyataan del untuk melepaskan objek secara manual , musnahkan rujukan yang lemah tepat pada masanya, dan elakkan berlakunya kebocoran memori struktur rujukan, perhatikan penggunaan memori, dsb. Hanya melalui piawaian pengekodan yang munasabah dan amalan pengaturcaraan yang sangat baik boleh berlakunya kebocoran memori Python dapat dielakkan dengan berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Nota Pembangunan Python: Elakkan Masalah Kebocoran Memori Biasa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!