我认为在使用库PyYAML加载.yml file时出现内存泄漏。
我已经按照接下来的步骤进行了操作：
import yaml
d = yaml.load(open(filename, 'r'))
流程使用的内存（我已将top或htop获得）已从60K增加到160M，而文件大小较低比1M。
然后，我完成了下一个命令：
sys.getsizeof(d)
它返回的值低于400K。
我也尝试将垃圾收集器与gc.collect()一起使用，但没有发生任何事情。
正如你所看到的，似乎存在内存泄漏，但我不知道是什么产生了它，我也不知道如何释放这些内存。
有什么想法吗？
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您的方法没有显示内存泄漏，它只是表明PyYAML在处理中等大小的YAML文件时会占用大量内存。
如果你愿意：
import yaml
X = 10
for x in range(X):
d = yaml.safe_load(open(filename, 'r'))
程序使用的内存大小会根据您设置X的内容而改变，然后有理由假设存在内存泄漏。
在我运行的测试中，情况并非如此。只是默认的Loader和SafeLoader占用内存中大约330x的文件大小（基于任意1Mb大小的简单，即没有标签，YAML文件）和CLoader大约145x文件大小。
多次加载YAML数据不会增加，因此load()会回放它使用的内存，这意味着没有内存泄漏。
这并不是说它看起来像是一个巨大的开销。
（我正在使用safe_load()，因为PyYAML的文档表明load()在不受控制的输入文件上不安全。）