确定Python中是否发生内存泄漏

Question

我的理解是，在以下情况下，Python中的内存泄漏（至少是＆gt; Cpython 2.0）只能 ：

1. 包含一个或多个对象的循环引用图 使用__del__方法
2. 扩展C / C ++或其他内部执行和泄漏内存的本机代码模块

当然，我们需要区分 实际内存泄漏 （一个程序，其中对象永远不能通过垃圾收集器回收或定期引用计数）一个程序，它只是耗尽了内存，因为它不断分配永不消亡的对象 - （但仍然触手可及） - 通常是因为它们的参考图连接了一些全局变量。

为了区分这两种情况（即实际的内存泄漏与只保持分配永不过时的可收集对象的程序），我们可以简单地连续调用gc.collect()并检查返回值是否为0？

换句话说，如果以下程序永远不会失败AssertionError（由于线程2中的断言）我们有效证明有 否内存泄漏 （如上所述）？

Thread 1:
   ... run actual application code ...

Thread 2:
  while True:
    num = gc.collect()
    assert num == 0
    time.sleep(WAIT_TIME)

要清楚，我只是问这个程序是否会证明上面的案例（1）和（2）所定义的实际内存泄漏没有发生 - 我意识到这不会证明该程序将会由于分配太多，永远不会耗尽内存。

Answer 1

即使没有内存泄漏，此程序也很可能抛出AssertionError。它会在GC收集任何内容时执行此操作（gc.collect()在此情况下返回非零值）。 OTOH，gc.collect()不会收集您所指的＆＃34;实际的内存泄漏，＆＃34;所以他们 不会在gc.collect()返回值中报告。

简而言之，不，这个程序根本不会正确检测内存泄漏。如果你想要抓住案例（1），你可以定期检查以确保gc.garbage为空，但这不会遇到案例（2），因为GC只涉及管理扩展模块＆＃39; s内存，如果模块询问（即使这样，只在模块正确跟踪其拥有的引用的范围内）。对于一般情况，您需要类似Valgrind的内容。