Python的垃圾收集器如何管理內存，什麼時候應該使用子進程來釋放內存？

使用 Python 垃圾收集器進行記憶體管理

使用 Python 時，了解記憶體使用至關重要。在提供的範例中，建立大型清單會增加電腦上的實際記憶體消耗。但是，刪除清單後，記憶體使用量不會恢復到初始狀態。

延遲記憶體釋放

Python 使用垃圾收集器自動回收記憶體。但是，刪除物件後並不會立即釋放記憶體。這是因為 Python 透過「提前規劃」來優化效能，預計稍後可能需要類似的記憶體分配。

釋放的記憶體大小

釋放的記憶體量（本例中為 50.5mb）取決於已刪除物件的大小。垃圾收集器以大塊記憶體為目標，以實現高效回收。

強制釋放記憶體

沒有明確的方法強制 Python 釋放所有記憶體。但是，使用子進程提供了一種解決方法。透過產生子進程來處理記憶體密集型任務，您可以在該子進程完成時釋放該子進程使用的記憶體。

用於臨時內存使用的子進程

如果如果您需要大量臨時內存，請考慮使用子進程。這可以透過並發.futures 或多處理等模組來完成。子進程處理記憶體密集型操作，當它退出時，它使用的臨時記憶體將被釋放。

子程序的注意事項

這種方法引入了一些成本:

• 某些進程啟動可能會很慢
• 如果記憶體有限，大記憶體分配可能會導致主程式被換出。
• 在進程之間發送大量資料可能非常耗時。
• 資料必須是可pickle的或以其他方式儲存（例如檔案、共享記憶體）。

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