相关疑难解决方法(0)

在下面的示例中,我有一些关于内存使用的相关问题.

1. 如果我在翻译中跑,

   foo = ['bar' for _ in xrange(10000000)]
   

   Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

   我机器上使用的真实内存最多80.9mb.然后,我

   del foo
   

   Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

   真正的记忆力下降,但仅限于30.4mb.解释器使用4.4mb基线,那么不26mb向OS 释放内存的优势是什么？是因为Python"提前规划",认为你可能会再次使用那么多内存吗？

2. 为什么它会50.5mb特别释放- 基于此发布的金额是多少？

3. 有没有办法强制Python释放所有使用的内存(如果你知道你不会再使用那么多内存)？

注意 这个问题不同于我如何在Python中明确释放内存？ 因为这个问题主要处理从基线增加内存使用量,即使在解释器通过垃圾收集(使用gc.collect或不使用)释放对象之后.

首先,DEBUG = False在settings.py中,所以不,connections['default'].queries不会增长和增长,直到它耗尽所有内存.

让我们从我用10000个用户加载User表的事实开始django.contrib.auth.models.User(每个用户名为'test#',其中#是1到10000之间的数字).

这是观点:

from django.contrib.auth.models import User
from django.http import HttpResponse

import time

def leak(request):
    print "loading users"

    users = []
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users += list(User.objects.all())
    users …

这是示例：

>>> first_string = str('This_is_some_how_cached')
>>> second_string = str('This_is_some_how_cached')
>>> id(first_string) == id(second_string)
True
>>> first_string = str('This_is_new_string')
>>> second_string
'This_is_some_how_cached'
>>>

在上面的示例中， first_string 和 second_string 的创建方式不同，但它们具有相同的 id，这意味着它们指向相同的引用？如果是，当我将 first_string 更改为某个新字符串时，不会更新 second_string。__new__字符串类中的这个python方法是否对小字符串或？

有人可以解释一下吗？