在覆盖大型Python对象的引用之前删除该引用有什么好处吗？

Question

我正在运行一些在数据库中的文档上迭代的内存密集型脚本，由于服务器上的内存限制，我在每次迭代结束时手动删除对大型对象的引用：

for document in database:
    initial_function_calls()

    big_object = memory_heavy_operation(document)
    save_to_file(big_object)

    del big_object

    additional_function_calls()

initial_function_calls()和additional_function_calls()的内存都有点重。显式删除对大对象的引用以进行垃圾回收，有什么好处吗？或者，让它在下一次迭代中指向一个新对象就足够了吗？你知道吗

Answer 1

在这些情况下也经常如此；视情况而定。：-/

我想我们是在谈论CPython。你知道吗

使用del或重新分配名称可以减少对象的引用计数。只有当该引用可以达到0时，才能取消分配。因此，如果您不经意地将对big_object的引用隐藏在某个地方，那么使用del将毫无帮助。你知道吗

何时触发垃圾回收取决于分配和取消分配的数量。请参阅^{}的文档。你知道吗

如果您非常确定没有进一步的引用，那么可以使用^{}来强制执行垃圾收集运行。如果您的代码不执行很多其他分配，这可能会有所帮助。你知道吗

需要记住的一点是，如果big_object是由C扩展模块（例如numpy）创建的，那么它可以管理自己的内存。那样的话垃圾收集就不会影响它了！此外，小整数和小字符串是预先分配的，不会被垃圾收集。可以使用^{}检查对象是否由垃圾收集器管理。你知道吗

我建议您在运行程序时使用del+gc.collect()，并监视RAM的使用量。在类UNIX系统上，查看驻留集大小。也可以使用^{}。你知道吗

除非你看到常驻设置的大小越来越大，我不会担心它。你知道吗