Python은 객체 삭제 후 메모리 해제를 어떻게 관리합니까?

Python에서 메모리 릴리스: 심층 탐구

Python의 메모리 관리 개념은 종종 의문을 제기할 수 있습니다. 공통적으로 문의하는 영역 중 하나는 객체가 삭제된 후 메모리 사용량을 처리하는 것입니다. 질문과 해당 답변을 자세히 살펴보겠습니다.

질문 1: 지속적인 메모리 사용량

Foo = ['bar' for _ in xrange(10000000)] 실행 시 인터프리터에서 실제 메모리 소비는 80.9mb로 증가합니다. del foo를 실행한 후 메모리 사용량은 30.4MB로 줄어듭니다. 이러한 지속적인 메모리 할당의 원인은 무엇입니까?

답변:

이러한 지속성의 이유는 Python이 향후 메모리 사용량을 예상하기 때문이 아닙니다. 대신 GC(가비지 수집기)의 최적화로 인해 발생합니다. del foo가 실행되면 foo 목록은 GC에 의해 삭제 대상으로 표시됩니다. 그러나 기본 메모리는 정리를 수행하기 위해 실제로 GC가 호출될 때까지 할당된 상태로 유지됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 Python이 반복적으로 메모리를 수집하고 해제하는 오버헤드를 피하여 성능이 향상됩니다.

질문 2: 릴리스된 메모리 양

Python이 특별히 50.5를 릴리스하는 이유는 무엇입니까? foo를 삭제한 후 mb? 이 양은 어떤 기준으로 결정됩니까?

답변:

해제되는 메모리 양은 Python 구현에서 사용하는 메모리 할당 전략에 따라 다릅니다. 이 경우 이전에 foo에 할당되었던 50.5mb의 블록을 해제한 것으로 보입니다. 릴리스되는 정확한 양은 구현에 따라 다르며 시스템의 메모리 레이아웃 및 Python GC의 특정 구현과 같은 다양한 요소에 따라 달라질 수 있습니다.

질문 3: 메모리 릴리스 강제

Python이 삭제된 객체에 할당된 모든 메모리를 강제로 해제하는 방법이 있습니까? 즉시?

답변:

아니요, Python에는 삭제된 객체에 대한 메모리를 명시적으로 해제하는 내장 메커니즘이 없습니다. GC는 휴리스틱을 기반으로 메모리 회수를 자동으로 관리합니다. 그러나 효과적인 해결 방법이 있습니다: 하위 프로세스입니다. 메모리 집약적인 작업을 수행하기 위해 하위 프로세스를 생성하면 해당 프로세스가 할당한 메모리가 종료 시 해제되어 메모리 해제를 강제하는 간접적인 방법을 제공합니다.

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