python 中的out of memory是怎么回事，內(nèi)存不夠嗎？

這不是你電腦內(nèi)存大小的問題，

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在編程中，如果在一個(gè)域中輸入的數(shù)據(jù)超過了它的要求就會引發(fā)數(shù)據(jù)溢出問題。

緩沖區(qū)溢出好比是將十磅的糖放進(jìn)一個(gè)只能裝五磅的容器里。一旦該容器放滿了，余下的部分就溢出在柜臺和地板上，弄得一團(tuán)糟。由于計(jì)算機(jī)程序的編寫者寫了一些編碼，但是這些編碼沒有對目的區(qū)域或緩沖區(qū)——五磅的容器——做適當(dāng)?shù)臋z查，看它們是否夠大，能否完全裝入新的內(nèi)容——十磅的糖，結(jié)果可能造成緩沖區(qū)溢出的產(chǎn)生。如果打算被放進(jìn)新地方的數(shù)據(jù)不適合，溢得到處都是，該數(shù)據(jù)也會制造很多麻煩。但是，如果緩沖區(qū)僅僅溢出，這只是一個(gè)問題。到此時(shí)為止，它還沒有破壞性。當(dāng)糖溢出時(shí)，柜臺被蓋住。可以把糖擦掉或用吸塵器吸走，還柜臺本來面貌。與之相對的是，當(dāng)緩沖區(qū)溢出時(shí)，過剩的信息覆蓋的是計(jì)算機(jī)內(nèi)存中以前的內(nèi)容。除非這些被覆蓋的內(nèi)容被保存或能夠恢復(fù)，否則就會永遠(yuǎn)丟失。

具體你可以看下邊的資料。

Python的閉包，有內(nèi)存泄露的實(shí)例嗎

不用擔(dān)心這個(gè)問題，只要盡力避免對閉包內(nèi)變量重新賦值，一般不會，閉包里面一般都返回函數(shù)，很少是單純變量

Python 的內(nèi)存管理機(jī)制

Python采用自動內(nèi)存管理，即Python會自動進(jìn)行垃圾回收，不需要像C、C++語言一樣需要程序員手動釋放內(nèi)存，手動釋放可以做到實(shí)時(shí)性，但是存在內(nèi)存泄露、空指針等風(fēng)險(xiǎn)。

Python自動垃圾回收也有自己的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：

缺點(diǎn)：

Python的垃圾回收機(jī)制采用 以引用計(jì)數(shù)法為主，分代回收為輔 的策略。

先聊引用計(jì)數(shù)法，Python中每個(gè)對象都有一個(gè)核心的結(jié)構(gòu)體，如下

一個(gè)對象被創(chuàng)建時(shí)，引用計(jì)數(shù)值為1，當(dāng)一個(gè)變量引用一個(gè)對象時(shí)，該對象的引用計(jì)數(shù)ob_refcnt就加一，當(dāng)一個(gè)變量不再引用一個(gè)對象時(shí)，該對象的引用計(jì)數(shù)ob_refcnt就減一，Python判斷是否回收一個(gè)對象，會將該對象的引用計(jì)數(shù)值ob_refcnt減一判斷結(jié)果是否等于0，如果等于0就回收，如果不等于0就不回收，如下：

一個(gè)對象在以下三種情況下引用計(jì)數(shù)會增加：

一個(gè)對象在以下三種情況引用計(jì)數(shù)會減少：

驗(yàn)證案例：

運(yùn)行結(jié)果：

事實(shí)上，關(guān)于垃圾回收的測試，最好在終端環(huán)境下測試，比如整數(shù)257，它在PyCharm中用下面的測試代碼打印出來的結(jié)果是4，而如果在終端環(huán)境下打印出來的結(jié)果是2。這是因?yàn)榻K端代表的是原始的Python環(huán)境，而PyCharm等IDE做了一些特殊處理，在Python原始環(huán)境中，整數(shù)緩存的范圍是在 [-5, 256] 的雙閉合區(qū)間內(nèi)，而PyCharm做了特殊處理之后，PyCharm整數(shù)緩存的范圍變成了 [-5, 無窮大]，但我們必須以終端的測試結(jié)果為主，因?yàn)樗淼氖窃嫉腜ython環(huán)境，并且代碼最終也都是要發(fā)布到終端運(yùn)行的。

好，那么回到終端，我們來看兩種特殊情況

前面學(xué)習(xí)過了，整數(shù)緩存的范圍是在 [-5, 256] 之間，這些整數(shù)對象在程序加載完全就已經(jīng)駐留在內(nèi)存之中，并且直到程序結(jié)束退出才會釋放占有的內(nèi)存，測試案例如下：

如果字符串的內(nèi)容只由字母、數(shù)字、下劃線構(gòu)成，那么它只會創(chuàng)建一個(gè)對象駐留在內(nèi)存中，否則，每創(chuàng)建一次都是一個(gè)新的對象。

引用計(jì)數(shù)法有缺陷，它無法解決循環(huán)引用問題，即A對象引用了B對象，B對象又引用了A對象，這種情況下，A、B兩個(gè)對象都無法通過引用計(jì)數(shù)法來進(jìn)行回收，有一種解決方法是程序運(yùn)行結(jié)束退出時(shí)進(jìn)行回收，代碼如下：

前面講過，Python垃圾回收機(jī)制的策略是 以引用計(jì)數(shù)法為主，以分代回收為輔 。分代回收就是為了解決循環(huán)引用問題的。

Python采用分代來管理對象的生命周期：第0代、第1代、第2代，當(dāng)一個(gè)對象被創(chuàng)建時(shí)，會被分配到第一代，默認(rèn)情況下，當(dāng)?shù)?代的對象達(dá)到700個(gè)時(shí)，就會對處于第0代的對象進(jìn)行檢測和回收，將存在循環(huán)引用的對象釋放內(nèi)存，經(jīng)過垃圾回收后，第0代中存活的對象會被分配為第1代，同樣，當(dāng)?shù)?代的對象個(gè)數(shù)達(dá)到10個(gè)時(shí)，也會對第1代的對象進(jìn)行檢測和回收，將存在循環(huán)引用的對象釋放內(nèi)存，經(jīng)過垃圾回收后，第1代中存活的對象會被分配為第2代，同樣，當(dāng)?shù)诙膶ο髠€(gè)數(shù)達(dá)到10個(gè)時(shí)，也會對第2代的對象進(jìn)行檢測和回收，將存在循環(huán)引用的對象釋放內(nèi)存。Python就是通過這樣一種策略來解決對象之間的循環(huán)引用問題的。

測試案例：

運(yùn)行結(jié)果：

如上面的運(yùn)行結(jié)果，當(dāng)?shù)谝淮袑ο蟮膫€(gè)數(shù)達(dá)到699個(gè)即將突破臨界值700時(shí)（在打印699之前就已經(jīng)回收了，所以看不到698和699）進(jìn)行了垃圾回收，回收掉了循環(huán)引用的對象。

第一代、第二代、第三代分代回收都是有臨界值的，這個(gè)臨界值可以通過調(diào)用 gc.get_threshold 方法查看，如下：

當(dāng)然，如果對默認(rèn)臨界值不滿意，也可以調(diào)用 gc.set_threshold 方法來自定義臨界值，如下：

最后，簡單列出兩個(gè)gc的其它方法，了解一下，但禁止在程序代碼中使用

以上就是對Python垃圾回收的簡單介紹，當(dāng)然，深入研究肯定不止這些內(nèi)容，目前，了解到這個(gè)程度也足夠了。

用C寫Python擴(kuò)展時(shí)哪些地方容易導(dǎo)致內(nèi)存泄露

這種與腳本引擎交互的內(nèi)存問題，通常存在于這種情況：一個(gè)native對象，既可能被C系統(tǒng)持有，也可能被腳本系統(tǒng)持有。

你最好將你的對象，至少是復(fù)雜對象，全部引用計(jì)數(shù)化。這樣可以非常直觀地解決這個(gè)問題：當(dāng)它被一個(gè)腳本引擎的var持有時(shí)，所持對象的引用計(jì)數(shù)加一；當(dāng)持有它的腳本引擎var被銷毀時(shí)，所持對象的引用計(jì)數(shù)減一。

c++ python怎么查python內(nèi)存泄露

使用循環(huán)，然后使用進(jìn)程工作，類似Process Explorer這樣的工作就可以查看進(jìn)程使用內(nèi)容

在循環(huán)后查看內(nèi)存

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