我刚刚开始使用python-c-api，并且确定我会在某个时候搞砸PyObject引用计数。因此，我试图找出什么是识别内存泄漏然后对其进行跟踪的良好工作流程。
四处浏览头文件，我看到了对Py_DEBUG，Py_REF_DEBUG甚至Py_TRACE_REFS的引用。但是我不确定如何使用它们，还没有找到关于它们使用的很好的教程。
使用python-c-api时人们如何调试pyobject泄漏？
例如，我可以使用这些调试定义进行设置，以便如果我在调用Py_Finalize（）之前尝试释放所有内容，那么我可以看到哪些python对象仍然存在，它们是什么，甚至它们在哪里被分配了？ >
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人们在使用python-c-api时如何调试pyobject泄漏？
一旦Python出现，使用Valgrind这样的常规工具很难做到这一点。
也不建议调用Py_Finalize（），因为已知它存在内存泄漏。仅在绝对需要时，即在析构函数中销毁对象或退出过程时，才在过程开始时调用Py_Initialize（）并调用Py_Finalize（）更为简单。
引用：https://bugs.python.org/issue1445210
关于内存泄漏，您必须了解新的，被盗的和借用的引用，并仔细阅读要调用的每个函数的文档，以了解将返回哪种类型的引用。
如果您使用的是C ++而不是C，那么最好使用PyCXX或boost :: python或其他使用RAII来处理refcounting的C ++包装器。
希望这会有所帮助。