运行函数后强制释放内存

Question

我使用了一个模块（我无法修改），其中包含我需要使用的方法。此方法返回 10GB 的数据，但也分配了 8GB 的内存，它不会释放。我需要在一个长时间运行的脚本开始时使用这个方法，并且我想确保在我运行该方法后释放 8GB 的内存。我在这里有什么选择？需要明确的是，脚本不会重用 8GB - 即，如果我在运行该方法后创建了一个大型 numpy 数组，则会为该 numpy 数组分配额外的内存。我考虑过使用 multiprocessing 模块在单独的进程中运行该方法（并返回结果），但在序列化该方法的大结果时遇到问题 - 默认pickler无法腌制 10GB，即使我强制使用 multiprocessing pickle 版本 4 酸洗具有非常大的内存开销。如果不能修改有问题的模块，我还能做些什么吗？编辑：这是一个例子from dataloader import dataloader1result = dataloader1.get("DATA1")据我了解，dataloader 是使用 pybind11 围绕一些 C++ 代码的 Python 包装器。我对它的内部运作了解不多。上面的代码导致使用 18GB。如果我再跑del result10GB 被正确释放，但 8GB 继续使用（似乎不再存在 python 对象）。Edit2：如果我创建一个较小的 numpy 数组（例如 3GB），内存使用量将保持在 8GB。如果我删除它并创建一个 6GB 的 numpy 数组，则内存使用量将达到 14GB，并在我删除它后又回到 8GB。我仍然需要发布到操作系统的 8GB。

Answer 1

可以修改功能吗？如果内存被某个模块占用，请尝试重新加载该模块（importlib.reload），这应该会释放内存。

Answer 2

Python 使用 2 种不同的机制来释放内存。

1. 引用计数主要使用并在不再需要时立即释放内存（例如，对象从范围中丢失）。

2. 垃圾收集器，它是次要的，用于收集具有循环引用的对象（a -> b -> c -> a）。这可以使用方法触发。否则 Python 自己会决定何时释放内存。

但是，我强烈建议对代码进行分析和更改，以使其不使用太多内存。也许查看流，或使用数据库。

Answer 3

如果内存没有被 gc 释放，可能是因为对象存储在创建它的类中，所以一个选项是在类（通过分析）实例中查找这个大属性是什么并将其分配给None可能导致 gc 释放内存。