我目前正在尝试改善脚本的内存使用率，该脚本所产生的图形随着时间的推移会非常“繁重”。
创建图形之前：
（'Before：heap：'，一组337个对象的分区。总大小为82832字节。
索引计数％大小％累积％种类（类/类的字典）
0 75 22 32520 39 32520 39 dict (no owner)
1 39 12 20904 25 53424 64 dict of guppy.etc.Glue.Interface
2 8 2 8384 10 61808 75 dict of guppy.etc.Glue.Share
3 16 5 4480 5 66288 80 dict of guppy.etc.Glue.Owner
4 84 25 4280 5 70568 85 str
5 23 7 3128 4 73696 89 list
6 39 12 2496 3 76192 92 guppy.etc.Glue.Interface
7 16 5 1152 1 77344 93 guppy.etc.Glue.Owner
8 1 0 1048 1 78392 95 dict of guppy.heapy.Classifiers.ByUnity
9 1 0 1048 1 79440 96 dict of guppy.heapy.Use._GLUECLAMP_
<15更多行。输入例如查看“ _.more”。>）
创建它们之后：
（'之后：堆：'，一组89339个对象的分区。总大小= 32584064字节。
索引计数％大小％累积％种类（类/类的字典）
0 2340 3 7843680 24 7843680 24 dict of matplotlib.lines.Line2D
1 1569 2 5259288 16 13102968 40 dict of matplotlib.text.Text
2 10137 11 3208536 10 16311504 50 dict (no owner)
3 2340 3 2452320 8 18763824 58 dict of matplotlib.markers.MarkerStyle
4 2261 3 2369528 7 21133352 65 dict of matplotlib.path.Path
5 662 1 2219024 7 23352376 72 dict of matplotlib.axis.XTick
6 1569 2 1644312 5 24996688 77 dict of matplotlib.font_manager.FontProperties
7 10806 12 856816 3 25853504 79 list
8 8861 10 708880 2 26562384 82 numpy.ndarray
9 1703 2 476840 1 27039224 83 dict of matplotlib.transforms.Affine2D
<181更多行。输入例如查看“ _.more”。>）
然后，我这样做：
figures=[manager.canvas.figure for manager in matplotlib._pylab_helpers.Gcf.get_all_fig_managers()]
for i, figure in enumerate(figures): figure.clf(); plt.close(figure)
figures=[manager.canvas.figure for manager in matplotlib._pylab_helpers.Gcf.get_all_fig_managers()]#here, figures==[]
del figures
hp.heap()
此打印：
一组71966对象的分区。总大小= 23491976字节。
索引计数％大小％累积％种类（类/类的字典）
0 1581 2 5299512 23 5299512 23 dict of matplotlib.lines.Line2D
1 1063 1 3563176 15 8862688 38 dict of matplotlib.text.Text
2 7337 10 2356952 10 11219640 48 dict (no owner)
3 1584 2 1660032 7 12879672 55 dict of matplotlib.path.Path
4 1581 2 1656888 7 14536560 62 dict of matplotlib.markers.MarkerStyle
5 441 1 1478232 6 16014792 68 dict of matplotlib.axis.XTick
6 1063 1 1114024 5 17128816 73 dict of matplotlib.font_manager.FontProperties
7 7583 11 619384 3 17748200 76 list
8 6500 9 572000 2 18320200 78 __builtin__.weakref
9 6479 9 518320 2 18838520 80 numpy.ndarray
另外199行。输入例如查看“ _.more”。>
因此，似乎已经删除了一些matplotlib对象，但并非全部。
首先，我想看一下剩下的所有Line2D对象：
objs = [obj for obj in gc.get_objects() if isinstance(obj, matplotlib.lines.Line2D)]
#[... very long list with e.g., <matplotlib.lines.Line2D object at 0x1375ede590>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x1375ede4d0>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x1375eec390>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x1375ef6350>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x1375eece10>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x1375eec690>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x1375eec610>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x1375eec590>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x1375eecb10>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x1375ef6850>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x1375eec350>]
print len(objs)#29199 (!!!)
所以现在我希望能够访问所有这些对象以删除它们并清除内存，但是我不知道该怎么做...
感谢您的帮助！