我通过以下方式构建数据框列表：
def compute_list_of_comprehensive_SP_series(instrument_now):
series_now = normalized_price_history[instrument_now].copy()
series_now.name = series_now.name + "_Settle"
comprehensive_SP_series = compute_comprehensive_time_series_pd_based_on_time_series_now(series_now,MA_list_to_consider, resample_to_day = False)
return comprehensive_SP_series
list_of_comprehensive_SP_series = []
for j in to_trade_instruments:
list_of_comprehensive_SP_series.append(compute_list_of_comprehensive_SP_series(j))
内存使用率从
上升 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
3672 ******** 20 0 1457m 453m 26m S 0.0 0.4 0:05.23 python
到
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
3672 ******** 20 0 1789m 785m 26m S 0.0 0.6 0:29.41 python
加在一起的所有数据框的大小确实是300 + M，通过这样做：
total_size = 0
for j in list_of_comprehensive_SP_series:
total_size+=sys.getsizeof(j)
print total_size/1e9
输出：
0.382917456
然而，在删除数据帧列表并收回内存之后：
del list_of_comprehensive_SP_series
import gc
gc.collect()
内存使用量根本没有下降。这在我的内存密集型应用程序中非常令人沮丧。有什么帮助吗？
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
3724 ******** 20 0 1788m 784m 26m S 0.0 0.6 0:29.35 python