如何调试Python 程序的内存泄露问题

摄影：产品经理

产品经理中的霸王餐

如果大家在 Linux 或者 macOS 下面运行一段可能导致内存泄露的程序，那么你可能会看到下面这样的情况：

而如果你用的系统是 Windows，那么可能电脑直接就卡死了。

但是，调试这种 OOM（Out of Memory）的问题有时候是非常困难的，因为你不知道代码哪个地方会导致内存泄露。但是如果你运行程序进行调试，程序又会中途被杀掉或者直接卡死系统。

如果我们有办法看到程序里面每一个函数占用的内存大小，那么我们就能缩小检查的范围。

为了实现这个目的，我们可以安装并使用一个叫做filprofiler的第三方库，它可以分析 Python 程序的内存占用情况。

我们先安装这个库：

代码语言：javascript复制

pip install filprofiler

然后写一段会导致内存泄露的代码：

代码语言：javascript复制

def func_a():
    print('我是一个正常的函数')

def func_b():
    print('我是第二个正常的函数')

def func_b():
    print('我是第三个正常的函数')

def func_oom():
    print('我是一个会导致内存泄露的函数')
    datas = []
    while True:
        datas.append('s' * 1024 * 1024)
    print('运行程序的时候，你不会看到这一行')


def run():
    func_a()
    func_b()
    func_oom()


run()

这段程序直接运行会因为内存泄露的问题被系统直接杀死。

在使用filprofiler之前，还需要调整一下虚拟内存的大小。否则，filprofiler本身也会因为占用内存过大的问题而被系统杀掉。

先使用free命令看一下系统可用的内存有多少：