python内存占用过高(python清理内存占用)

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一、python如何处理内存溢出

内存溢出的原因：

1．内存加载的数据量太大，导致一次从数据库拉取的数据过多；

2.类References集合中的对象对在使用后不会被清除，由于积累，JVM无法回收；

3．它生成太多重复项；

4.

内存溢出的解决办法：

第一步，更改JVM启动参数，直接增加内存。（不要忘记添加参数-Xms和-Xmx）。

第二步是检查错误脚本，看看在“OutOfMemory”错误之前是否还有其他异常或错误。

第三步是检查和分析代码，以确定内存溢出发生的位置。

Python学习网站上有很多Python培训视频。

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二、如何释放Python占用的内存对象引用计数递减；
函数终止，所有局部变量被销毁，对象引用计数也递减。例如，foo(x)终止，x被销毁；
当一个变量被赋值给另一个对象时，原对象的引用号也会递减。例如x=4，则对象引用计数3减1；
使用del删除变量也会导致对象引用减1。例如delx;
该对象从集合对象中移除。例如，(x);
包含该对象的集合对象已被销毁。例如，dellst；
这些操作可以使对象成为垃圾收集对象，被垃圾收集器收集。
要立即释放，可以使用以下代码
importgc
t()

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三、python的内存问题该这么解决？1、gc没有开启或者gc设置为debug状态，导致交叉引用无法被回收。
2如果一条数据逻辑上不应该存在，而是因为‘它不相关’。代码中的净额结算操作，还是存在的，也是一种泄露
比如我想记录某只基金最近50天的每日收益率，设置一个全局字典global_dict并运行一个计算它的脚本，每10分钟计算一次。但我没有进行明确的操作。每个计算只是dict[date]=rate的简单赋值。从逻辑上来说，dict[“五十天前”]的返回率是没有用的，这就构成了泄漏。
3.这种情况发生在python3.4之前，因为3.4已经修复了。如果一个类定义了__del__并且该类中存在循环引用，则gc将在放置该类时处理该情况。在e中它不会被回收。可以说它是分代循环机制产生的。但3.4以后的版本就不存在这种情况了，会被回收。