在上篇博客中，提到了对一个脚本进行的多次优化。当时以为已经优化得差不多了，但是当测试人员测试时，我才发现，踩到了Python的一个大坑。在上文的优化中，对每500个用户，会进行一些计算并记录结果在磁盘文件中。原本以为这么做，这些结果就在磁盘文件中了，而不会再继续占用内存；但实际上，Python的大坑就是Python不会自动清理这些内存。这是由其本身实现决定的。具体原因网上多有文章介绍，这里就不co
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2023-07-10 22:55:07
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# Python del释放内存实现流程
## 引言
在Python中，内存管理是自动进行的。Python使用了垃圾回收机制来自动回收不再使用的内存。然而，有时我们可能希望手动释放内存，特别是对于大型数据结构或长时间运行的程序来说。本文将介绍如何使用`del`关键字来释放内存。
## Python del释放内存实现步骤
下面的表格展示了实现Python del释放内存的步骤：
```me
原创
2024-01-18 04:19:12
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## Python 内存管理与 del 关键字
### 一、引言
在Python中，内存管理是一个重要又复杂的话题。特别是对于初学者来说，理解为什么在使用 `del` 关键字时内存没有立刻释放，可能会让人困惑。在这篇文章中，我们将详细讨论Python的内存管理和 `del` 的使用，并通过实例来帮助你更好地理解。
### 二、流程概述
首先，我们通过以下步骤来了解Python的内存管理和
原创
2024-08-18 04:39:51
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# 如何实现“python del没释放内存”
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的流程，可以用以下表格来展示：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建一个对象 |
| 2 | 使用`del`删除对象的引用 |
| 3 | 手动调用`gc.collect()`垃圾回收 |
| 4 | 使用`sys.getrefcount()`检查引用计
原创
2024-03-19 05:41:40
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像Java程序一样，虽然Python本身也有垃圾回收的功能，但是同样也会产生内存泄漏的问题。在Python程序里，内存泄漏是由于一个长期持有的对象不断的往一个dict或者list对象里添加新的对象, 而又没有即时释放，就会导致这些对象占用的内存越来越多，从而造成内存泄漏。另外，对象的交叉引用也会造成内存无法释放的问题。那么如果在Python里发现了内存泄漏的问题，如何去查找呢？本文讲述了如何使用o
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2023-07-27 08:48:22
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# Python中使用del释放资源的科普文章
在Python编程中，资源管理是一个很重要的话题。尤其在处理大文件或占用大量内存的数据时，及时释放资源可以避免内存泄漏，提高程序的性能。Python提供了 `del` 关键字来帮助清理不再需要的对象，从而释放相应的资源。本文将通过示例解析如何使用 `del`，并在文中加入一些可视化的内容，帮助你更好地理解。
## 什么是`del`？
`del`
原创
2024-08-29 07:21:23
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## Redis `DEL` 命令与内存释放
Redis 是一个高性能的键值数据库，因其快速读取和写入性能得到广泛使用。在日常使用中，可能遇到一个问题：使用 `DEL` 命令删除某个键之后，内存并没有得到释放。这是许多 Redis 用户的疑惑，下面我们来揭开这个迷雾。
### Redis 内存管理机制
Redis 是一种内存数据库，数据都存储在内存中。当我们使用 `DEL` 命令删除一个键时
原创
2024-09-13 05:33:53
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# PyTorch中的内存管理：使用del函数释放显存的有效性
在深度学习中，内存的有效管理是一个重要的问题。尤其是在训练大型模型时，显存的使用常常成为瓶颈。在PyTorch中，使用`del`函数能否有效释放显存？本文将对此进行深入探讨，并提供代码示例，帮助你更好地理解如何管理显存。
## 1. PyTorch中的显存管理
在PyTorch中，计算图和张量的分配通常会占用大量的GPU显存。一
十三、python基础：变量的作用域1（内存引用和释放）在谈到变量的作用域之前，我们先对python解释器运行时代码的执行顺序、内存分配、内存引用、内存释放机制先了解一下。1、运行一个py文件时，python解释器是怎么工作的？在pycharm运行一个py文件时，我们右键点击run，它就会执行。这时候，python解释器是从上往下一行一行地解释翻译成机器码。 我们以下面这个例子来说明一下：i =
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2023-12-03 08:59:14
76阅读
Python Day 24 面向对象进阶（双下方法 __new__ __del__ item 异常处理）__init__ 初始化方法__new__ 构造方法（申请内存空间）class A:
def __init__(self):
print('init')
def __new__(cls, *args, **kwargs): #objec
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2024-09-07 20:05:35
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工作时候测试环境出现大面积服务挂掉，当重启服务后(脚本判断服务挂了之后会定时重启)，一段时间后服务又挂掉了，这时候查看测试环境内存使用情况， 从图片可以看到内存只剩下200多M，buff缓存中的数据居然高达近19G，一开始以为是Redis占用了大量的缓存，因为数据是保存在内存中，进入redis中查看 查看之后发现Redis使用内存只有10M，排除redis之后，再次使用top命令查看各服务占用系统
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2023-09-04 23:08:04
59阅读
在 Python 中，内存管理一直是一个复杂的问题，特别是在对象生命周期结束之后，如何归还内存以提高程序性能。在这个博文中，将详细介绍如何通过使用 `del` 语句来手动管理 Python 的内存归还，并提供系统性的解决方案。
### 环境准备
在开始之前，确保您的开发环境满足以下依赖要求：
| 依赖组件 | 版本 | 说明
# Python中的del语句和内存释放
在Python中，`del`是一个非常有用的关键字，用于删除对象。然而，许多初学者可能对于`del`的作用和内存释放机制感到困惑。本文将介绍`del`关键字以及它在Python中清理内存的作用。
## `del`关键字的用法
在Python中，`del`关键字用于删除对象。它可以删除对象的引用，并将其从内存中删除。语法如下：
```python
d
原创
2023-07-25 23:14:58
549阅读
Python 的 re 模块（Regular Expression 正则表达式）提供各种正则表达式的匹配操作，在文本解析、复杂字符串分析和信息提取时是一个非常有用的工具，下面我主要总结了re的常用方法。1.re的简介 使用python的re模块，尽管不能满足所有复杂的匹配情况，但足够在绝大多数情况下能够有效地实现对复杂字符串的分析并提取出相关信息。python
# 如何在Python中正确释放变量资源
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍在Python中如何正确释放变量资源。这对于一个刚入行的小白来说可能会有些困惑，但是通过本文的指导，你将掌握这项重要的技能。
## 流程概述
以下是释放变量资源的基本流程，可以通过表格更清晰地展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建变量 |
| 2 | 使用变量
原创
2024-06-21 04:04:43
68阅读
文章目录前言一、问题描述二、命令讲解三、代码实现总结 前言本文主要讲解del命令和unlink命令，相信看我这篇文章，你对del命令有新的认识。一、问题描述为什么大厂对于redis的大key规范中，提到如果删除大key，采用sscan、hscan、zscan来不断遍历删除集合中的元素，而不是直接采用del命令来删除？分析 : 因为del命令删除key会阻塞主线程，导致服务短时间不可用。但是通过下
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2023-12-27 13:04:43
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# PyTorch中的Tensor内存管理：del的作用及其释放机制
在深度学习中，PyTorch因其动态计算图和灵活的内存管理而受到广泛欢迎。Tensor是PyTorch中的基本数据结构，理解它的内存管理对于提高代码效率和性能非常重要。本文将探讨`del`语句在PyTorch中如何释放Tensor的内存，并配合示例进行详细说明。
## 什么是Tensor
Tensor是多维数组的通用化形态
# 如何使用 Python 删除线程
在 Python 中，我们可以使用 `threading` 模块创建和管理线程。然而，有时候我们可能需要在程序运行过程中终止或销毁某个线程。本文将介绍如何使用 `python del` 命令销毁线程，并提供了一些示例代码来帮助你理解这个过程。
## 销毁线程的流程
下面是一种简化的销毁线程的流程，我们可以通过表格来展示每个步骤所需的操作：
| 步骤 |
原创
2023-08-02 14:00:16
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# PyTorch 释放梯度缓存与内存管理
在深度学习模型的训练过程中，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了强大的功能和灵活性。然而，随着模型的复杂性和数据集的增大，内存管理成为一个不可忽视的问题。本文将深入探讨如何在PyTorch中释放梯度缓存，并提供一些最佳实践，以优化内存使用。
## 神经网络训练过程
首先，让我们快速回顾一下神经网络的训练过程。训练神经网络通常包括以下几个
## 如何释放Python中的内存
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白解决他的问题。在本文中，我将向你展示如何在Python中释放内存。首先，让我们来看一下整个过程的流程。
### 内存释放流程
下面是释放Python中内存的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|1| 导入`gc`模块|
|2| 执行代码块|
|3| 显式调用`gc.collec
原创
2024-02-16 09:33:11
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