Python中的显式内存管理如何解决大数据内存错误？

Python 中的显式内存管理

在 Python 中，内存管理通常是通过垃圾回收自动进行的。但是，在某些情况下，您可能希望显式释放内存以优化资源使用。

场景：

您有一个 Python 程序，它处理一个大型输入文件创建数百万个三角形对象。该程序在生成 OFF 格式的输出文件之前将这些对象存储在列表中，这需要写入顶点和三角形的列表。但是，由于对象数量较多，会遇到内存错误。

解决方案：

要解决此问题，需要显式通知 Python 您不再使用需要某些数据才能从内存中释放。

Python 的垃圾收集器：

Python 有一个内置的垃圾收集器（GC），可以自动检测和释放未引用的内存。但是，您可以显式调用 GC 来强制其运行。

实现：

import gc

# Process the input file and create the triangle objects.

# ...

# Manually mark the triangle list for deletion using del.
del triangle_list

# Force the GC to run and release unreferenced memory.
gc.collect()

通过将三角形列表标记为已删除，然后调用 GC，您明确指示 Python 释放与该列表关联的内存，从而允许您释放资源并可能解决内存错误

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