我正在为一个复杂的项目运行一个大型的单元测试库。 这个项目有一些不适合大量测试的东西：
我对每个测试（或至少每个测试套件）都有自己的＆＃34; python-object-pool＆＃34;并且能够在之后释放它。
排序python-garbage-collector-problem变通方法。
我想象一个python自包含的临时和可丢弃的解释器，可以为我运行某些代码，之后我可以调用＆＃34; interpreter.free（）＆＃34;并且放心它不会泄漏。
我找到的一个棘手的解决方案是使用Nose或者通过子进程实现这一点，每次我需要一个可以运行测试的可消耗解释器。所以每个测试变成＆＃34; fork_and_run（条件）＆＃34;并且在原始过程中没有泄漏任何记忆。
每次测试都会看到Nose单个进程，然后进行基本的测试 - 尽管有人提到它有时会中途冻结 - 不那么有趣..
是否有更简单的解决方案？
P.S。 我对通过大量其他人的代码并尝试使所有缓存/对象/项目成为可以清理的完美内存管理对象不感兴趣。
P.P.S 我们的PROD代码也为每个工作创建了一个新的流程，这非常舒适，因为我们不必喋喋不休地永久地生存下来＆＃34;和其他可怕的故事。
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TL; DR 模块重载技巧我尝试在本地工作，在使用不同python版本的机器上时断开...（？！）
我最终获取了我在代码中编写的任何和所有缓存，并将它们添加到全局缓存列表中 - 然后在测试之间清除它们。 遗憾的是，如果有人使用缓存/手动缓存机制并且忽略了这一点，这将会中断，测试将再次开始在内存中增长......
对于初学者，我写了一个循环，遍历sys.modules dict并重新加载（循环两次）我的代码的所有模块。这非常有效 - 所有引用都被正确释放，但它似乎不能用于生产/严重代码中，原因有多种：