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以下是“Python内存泄漏排查技巧总结”的完整攻略，其中包括了Python内存泄漏的定义、排查技巧和两个示例说明。这些技巧可以帮助我们更好地排查Python程序中的内存泄漏问题。

Python内存泄漏排查技巧总结

Python内存泄漏的定义

Python内存泄漏是指程序在运行过程中，由于某些原因导致内存无法被正确释放，从而导致内存占用不断增加，最终导致程序崩溃或系统崩溃的问题。Python内存泄漏通常是由于程序中存在未释放的对象或引用循环等问题导致的。

Python内存泄漏排查技巧

1. 使用内存分工具

Python中有许多内存分析工具，例如memory_profiler、objgraph、ympler等。这些工具可以帮助我们分析程序中的内存使用情况，找出内存泄漏的原因。以下是一个使用memory_profiler的示例：

from memory_profiler import profile

@profile
def my_func():
    # 函数代码

在这个示例中，我们使用memory_profiler的@profile装饰器来分析my_func函数的内存使用情况。当函数被调用时，memory_profiler会记录函数执行期间的内存使用情况，并生成一个报告，帮助我们找出内存泄漏的原因。

2. 使用gc模块

Python中的gc模块可以帮助我们管理内存。我们可以使用gc模块的一些函数来手动触发垃圾回收，从而释放未使用的内存。以下是一个示例：

import gc

# 手动触发垃圾回收
gc.collect()

在这个示例中，我们使用gc模块的collect函数手动触发垃圾回收。这可以帮助我们释放未使用的内存，从而减少内存泄漏的风险。

示例1：使用memory_profiler分析内存泄漏

from memory_profiler import profile

@profile
def my_func():
    my_list = []
    for i in range(100000):
        my_list.append(i)
    return my_list

my_func()

在这个示例中，我们使用memory_profiler的@profile装饰器来分析my_func函数的内存使用情况。在函数中，我们创建了一个包含100000个整数的列表。由于列表没有被正确释放，内存使用量会不断增加，最终导致内存泄漏。使用memory_profiler可以帮助我们找出内存泄漏的原因。

示例2：使用gc模块手动触发垃圾回收

import gc

def my_func():
    my_list = []
    for i in range(100000):
        my_list.append(i)
    # 手动触发垃圾回收
    gc.collect()
    return my_list

my_func()

在这个示例中，我们使用gc模块的collect函数手动触发垃圾回收。在函数中，我们创建了一个包含100000个整数的列表。手动触发垃圾回收可以帮助我们释放未使用的内存，从而减少存泄漏的风险。

以上是“Python内存泄漏排查技巧总结”的完整攻略，其中包括了Python内存泄漏的定义、排查技巧和两个示例说明。这些技巧可以帮助我们更好地排查Python程序中的内存泄漏问题。