如何在 Python 中显式释放内存以避免大型数据集出现内存错误？

Python 内存管理：显式释放内存

在处理大型数据集时，Python 可能会由于引用数据的对象的累积而遇到内存错误不再需要了。一种解决方案是显式释放这些不需要的内存以供重用。

问题：

考虑一个程序，它读取一个大输入文件并创建一个由下式表示的三角形列表他们的顶点。要以 OFF 格式输出三角形，程序必须在将三角形列表写入文件之前将其保存在内存中。但是，由于列表的大小，这可能会导致内存错误。

解决方案：

Python 提供了一种使用 gc.collect( 显式启动垃圾回收的方法) ） 功能。调用此函数时，垃圾收集器会识别不再引用的任何对象并释放其分配的内存。

最佳实践：

确保不需要的数据被删除符合垃圾回收条件，使用 del 关键字显式删除对变量或对象的引用。例如：

import gc

del my_array
del my_object
gc.collect()

使用 del 将对象标记为不再需要后，调用 gc.collect() 立即触发垃圾回收并释放相应的内存。此过程有助于防止内存错误并优化程序的性能。

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