Python がガベージ コレクション後にすべてのメモリを解放しないのはなぜですか?

Python のメモリ管理: メモリの使用量と解放について理解する

Python を使用する場合、メモリの使用量を理解することが重要です。次の例を考えてみましょう。1,000 万個の要素のリストを作成すると、最初にメモリ使用量が 80.9mb に増加します。リストを削除した後、メモリ使用量は 30.4 MB に減少するだけで、26 MB が未解放のまま残ります。

質問と回答:

1. Python はガベージ コレクション後にすべてのメモリを解放しないのはなぜですか?

Python は、将来のメモリの必要性を予測してメモリ使用量を最適化します。近い将来追加のメモリが必要になった場合に備えて、解放されたメモリの一部を保持します。

2.解放されるメモリの具体的な量 (この場合は 50.5MB) は何によって決まりますか?

解放されるメモリの量は文書化されておらず、Python メモリ マネージャーの内部実装の詳細に依存します。

3.使用されているすべてのメモリを Python に強制的に解放できますか?

いいえ、Python にすべてのメモリを強制的に解放する直接的な方法はありません。ただし、回避策は、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ことです。子プロセスが終了すると、割り当てられたメモリは自動的に解放されます。これは、concurrent.futures や multiprocessing などのライブラリを使用して実装できます。

追加の考慮事項:

• 頻繁にメモリを消費するタスクのために子プロセスを作成すると、プロセスの起動時間や潜在的なデータ転送コストなどのオーバーヘッド。
• プロセス間で大量のデータを送信するには、ピクルス性またはその他のデータ転送方法。

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