好的，各位朋友，欢迎来到今天的“内存泄漏与对象引用”专场脱口秀！我是今天的段子手…啊不，是主讲人，今天咱们要聊聊Python里那些悄悄偷走你内存的“小贼”，以及如何用 objgraph 和 memory_profiler 这俩神器把它们揪出来。 开场白：内存泄漏，程序的隐形杀手 咱们先来聊聊啥是内存泄漏。想象一下，你租了个房子，退租的时候没打扫干净，留下一堆垃圾。垃圾越来越多，最终把整个房子都占满了，别人也住不进来了。内存泄漏就类似这样，程序里有些对象用完之后没被释放，一直占用着内存，时间长了，内存就被耗尽了，程序就崩了。 更可怕的是，内存泄漏往往不是一下子爆发，而是慢慢积累，像慢性病一样折磨你的程序。等你发现的时候，可能已经晚了，线上服务已经挂了。所以，尽早发现和解决内存泄漏问题至关重要。 第一幕：Python的垃圾回收机制——看起来很美，但并非万能 Python自带垃圾回收机制（Garbage Collection，简称GC），它会自动回收不再使用的对象，释放内存。这听起来很完美，对吧？但现实往往比理想骨感。 Python的GC主要依赖引用计数。每个对象都有一个引用计数 …
Python `line_profiler` 与 `memory_profiler`：行级性能与内存分析
好的，各位听众，欢迎来到今天的性能分析小课堂！今天我们要聊聊Python界的两位“侦探”——line_profiler 和 memory_profiler。他们一个负责追踪代码的“时间花销”，一个负责监控内存的“胃口大小”。有了这两位侦探，咱们就能轻松找出Python代码里的性能瓶颈和内存泄漏点，让代码跑得更快、更稳！ 一、line_profiler：时间都去哪儿了？—— 行级性能分析 想象一下，你写了一个Python函数，但是跑起来慢得像蜗牛。你想知道是哪个部分拖了后腿，这时候line_profiler就派上用场了！它可以精确地告诉你函数中每一行代码执行了多少次，以及花费了多少时间。 1. 安装与使用 首先，你需要安装line_profiler： pip install line_profiler 安装完成后，我们需要用@profile装饰器来标记你想分析的函数。注意，这个@profile装饰器不是Python内置的，而是line_profiler提供的。为了让line_profiler识别这个装饰器，你需要在运行分析的时候指定kernprof脚本。 示例代码： # my_modul …