python - python中的动态内存分配

Question

我用 np.zeros((1000,1000)) 创建了一个大的多维数组 M。经过一定数量的操作后，我不再需要它了。如何在程序执行期间动态释放 RAM？ M=0 会为我做吗？

Answer 1

一般你不能。即使您删除了对对象的所有引用，它也留给 python 实现来重用或释放内存。在 CPython 上，您可以调用 gc.collect()强制垃圾收集运行。但是，虽然这可能会回收内存，但不一定会将其返回给操作系统。

但是:numpy是一个扩展模块，做自己的事，管理自己的内存。

当我监控 python 进程的内存使用时，我看到在 del(M)

之后 RAM 使用(驻留集大小)下降

In [1]: import numpy as np

In [2]: M = np.zeros((1000,1000))

In [3]: del(M)

In [4]: 

刚启动 IPython:

slackbox:~> ps -u 77778
USER     PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TT  STAT STARTED    TIME COMMAND
rsmith 77778  0.0  0.5 119644 22692  0  S+    2:37PM 0:00.39 /usr/local/bin/py

导入numpy(1)后:

slackbox:~> ps -u 77778
USER     PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TT  STAT STARTED    TIME COMMAND
rsmith 77778  1.0  0.8 168548 32420  0  S+    2:37PM 0:00.49 /usr/local/bin/py

创建数组后(2):

slackbox:~> ps -u 77778
USER     PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TT  STAT STARTED    TIME COMMAND
rsmith 77778  0.0  1.0 176740 40328  0  S+    2:37PM 0:00.50 /usr/local/bin/py

调用del(3)后:

slackbox:~> ps -u 77778
USER     PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TT  STAT STARTED    TIME COMMAND
rsmith 77778  0.0  0.8 168548 32496  0  S+    2:37PM 0:00.50 /usr/local/bin/py
slackbox:~> 

所以在这种情况下使用 del() 可以减少使用的 RAM 量。

请注意，numpy 有一个异常(exception)。 Numpy 可以使用由另一个扩展库分配的内存。在这种情况下，numpy 对象被标记为 numpy 不拥有内存，并将其释放留给其他库。