为什么numpy数组与列表的比较消耗了如此多的内存？

Question

最近这一点刺痛了我.我通过删除代码中列表的numpy数组的所有比较来解决它.但为什么垃圾收集器会错过收集呢？

运行它,看它吃你的记忆:

import numpy as np
r = np.random.rand(2)   
l = []
while True:
    r == l

在64位Ubuntu 10.04上运行,virtualenv 1.7.2,Python 2.7.3,Numpy 1.6.2

Answer 1

以防万一有人偶然发现并想知道......

@Dugal 是的，我相信这是当前 numpy 版本（2012 年 9 月）中的内存泄漏，在引发某些异常时发生（请参阅this和this）。为什么添加gc@BiRico“修复”的调用对我来说似乎很奇怪，尽管它必须在出现之后立即完成？也许python垃圾收集回溯的方式很奇怪，如果有人知道异常处理和垃圾收集CPython Internals，我会感兴趣。

解决方法：这与列表没有直接关系，但例如大多数广播异常（空列表不适合数组大小，空数组会导致相同的泄漏。请注意，内部准备了一个永远不会出现的异常）。因此，作为一种解决方法，您可能应该首先检查形状是否正确（如果您经常这样做，否则我真的不会担心，如果我做对了，这只会泄漏一个小字符串）。

已修复：此问题将在 numpy 1.7 中修复。