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如果大家在 Linux 或者 macOS 下面運行一段可能導(dǎo)致內(nèi)存泄露的程序，那么你可能會看到下面這樣的情況：
而如果你用的系統(tǒng)是 Windows，那么可能電腦直接就卡死了。
但是，調(diào)試這種 OOM(Out of Memory)的問題有時候是非常困難的，因為你不知道代碼哪個地方會導(dǎo)致內(nèi)存泄露。但是如果你運行程序進行調(diào)試，程序又會中途被殺掉或者直接卡死系統(tǒng)。
如果我們有辦法看到程序里面每一個函數(shù)占用的內(nèi)存大小，那么我們就能縮小檢查的范圍。
為了實現(xiàn)這個目的，我們可以安裝并使用一個叫做filprofiler的第三方庫，它可以分析 Python 程序的內(nèi)存占用情況。
我們先安裝這個庫：
- pip install filprofiler
然后寫一段會導(dǎo)致內(nèi)存泄露的代碼：
- def func_a():
- print('我是一個正常的函數(shù)')
- def func_b():
- print('我是第二個正常的函數(shù)')
- def func_b():
- print('我是第三個正常的函數(shù)')
- def func_oom():
- print('我是一個會導(dǎo)致內(nèi)存泄露的函數(shù)')
- datas = []
- while True:
- datas.append('s' * 1024 * 1024)
- print('運行程序的時候，你不會看到這一行')
- def run():
- func_a()
- func_b()
- func_oom()
- run()
這段程序直接運行會因為內(nèi)存泄露的問題被系統(tǒng)直接殺死。
在使用filprofiler之前，還需要調(diào)整一下虛擬內(nèi)存的大小。否則，filprofiler本身也會因為占用內(nèi)存過大的問題而被系統(tǒng)殺掉。
先使用free命令看一下系統(tǒng)可用的內(nèi)存有多少：
系統(tǒng)可用內(nèi)存為1619456 KB
我們使用ulimit命令，把程序能夠使用的內(nèi)存稍稍調(diào)低一些，這樣即使被占滿，也不會被系統(tǒng)殺死：
- ulimit -Sv 1600000
然后，使用 filprofiler 來運行這個程序：
- fil-profile run test.py
運行效果如下圖所示：
filprofiler 會在當前文件夾下面生成一個fil-result文件夾，在里面會有一個以時間命名的文件夾，文件夾中會有兩個svg文件，如下圖所示：
我們使用瀏覽器打開其中的out-of-memory.svg文件，可以看到如下圖所示的內(nèi)存占用圖：
從圖中可以看到，占用內(nèi)存最大的函數(shù)是func_oom，程序也是在這個地方崩潰的。
文章題目：如何調(diào)試Python程序的內(nèi)存泄露問題
文章地址：http://www.5511xx.com/article/dhcisjc.html
