为什么 Python 在垃圾回收后不释放所有内存？

Python 中的内存管理：了解内存使用和释放

使用 Python 时，了解内存使用至关重要。考虑以下示例，其中创建包含 1000 万个元素的列表最初会将内存使用量增加到 80.9mb。删除列表后，内存使用量仅减少到 30.4mb，还剩下 26mb 未释放。

问题与解答：

1.为什么 Python 在垃圾回收后不释放所有内存？

Python 通过预测未来的内存需求来优化内存使用。它保留一些已释放的内存，以防不久的将来需要额外的内存。

2.是什么决定了释放的具体内存量（本例中为 50.5mb）？

释放的内存量没有记录，并且受 Python 内存管理器的内部实现细节的约束。

3。我们可以强制Python释放所有已使用的内存吗？

不，没有直接的方法可以强制Python释放所有内存。然而，解决方法是创建一个子进程来执行内存密集型任务。当子进程终止时，分配的内存会自动释放。这可以使用并发.futures 或多处理等库来实现。

其他注意事项：

• 为频繁的内存密集型任务创建子进程可能会产生一些问题开销，包括进程启动时间和潜在的数据传输成本。
• 在进程之间发送大量数据需要 pickleability或其他数据传输方式。

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