¿Qué son las fugas de memoria en Python y cómo eliminarlas?
La memoria es una parte vital de cualquier programa, ya que mantiene el programa funcionando de manera eficiente. Del mismo modo, el almacenamiento de memoria en Python es fundamental, pero se convierte en un error de falta de espacio debido a pérdidas de memoria. Ocurre cuando el recolector de elementos no utilizados no puede limpiar y eliminar datos no utilizados o sin referencia de Python. Entonces, si está pensando que puede haber pérdidas de memoria en Python, la respuesta es sí. Sí, las fugas de memoria también pueden ocurrir en Python. Por lo tanto, se ha convertido en un desafío para todos los desarrolladores y programadores abordar el problema de las fugas de memoria en Python.
Una visión general de Pérdida de memoria
En informática, la fuga de memoria significa que cuando los objetos se almacenan en la memoria de un programa pero no están en uso, pero no se han transferido a objetos no utilizados para su eliminación, entonces conduce a la compilación de objetos no utilizados en la memoria. Se llama pérdida de memoria. Llena innecesariamente la memoria del programa, lo que conduce a la falta de espacio en el programa, la destrucción del programa y la ejecución lenta del programa.
Cosas Pérdida de memoria en Python?
En el lenguaje de programación Python también existe una memoria. Entonces, cuando la memoria de Python está llena de objetos no utilizados que no se han eliminado. Esto es cuando los objetos no utilizados se pierden en la memoria utilizada y no se pueden eliminar. Se llama pérdidas de memoria en Python.
La gestión de memoria en Python es una aplicación para resolver el problema de las fugas de memoria en Python al leer y escribir datos. Funciona para borrar los datos no utilizados de la memoria para garantizar la eficiencia de la memoria al limpiar los datos no utilizados de la memoria. CPython es una máquina integrada en Python para garantizar que el recolector de basura recopile los datos no referenciados y no utilizados para eliminarlos.
Significativamente, los programadores y desarrolladores de Python generalmente no tienen que preocuparse por la asignación y desasignación de memoria en los programadores de Python, ya que CPython trabajará automáticamente en esto notificando al Recolector de basura para eliminar la basura que son datos sin referencia de la memoria.
Pero si hablamos de términos prácticos, no es tan fácil como parece. A veces, los recolectores de basura no verifican los objetos no referenciados y esto genera pérdidas de memoria en Python. Eventualmente, los programas de Python se quedan sin memoria porque se llena por pérdidas de memoria. Se convierte en un desafío encontrar fugas de memoria en Python y luego curarlas.
Por tanto, podemos decir que se produce una fuga de memoria en Python cuando se acumulan datos no utilizados y el programador se olvida de borrarlos. Para diagnosticar tales fugas de memoria de Python, necesitamos ejecutar un proceso de creación de perfiles de memoria mediante el cual podamos medir la memoria utilizada por cada pieza de código.
No entre en pánico con la palabra creación de perfiles de memoria, ya que la creación de perfiles básicos de memoria es bastante simple.
Las causas de las fugas de memoria en Python
- Deténgase en cualquier artículo grande que no haya sido liberado
- Los bucles de referencia en el código también pueden causar fugas de memoria.
- A veces, las bibliotecas subyacentes también pueden causar pérdidas de memoria.
Depurar
Primero puede depurar el uso de la memoria a través del GC incorporado módulo. Enumerará todos los objetos conocidos por el recolector de basura. Le ayudará a averiguar dónde se utiliza toda la memoria. Y luego puede filtrarlo según su uso. Si los objetos no están en uso, incluso si se hace referencia a ellos. Entonces puede eliminarlos para evitar pérdidas de memoria en Python.
Imprimirá todos los objetos y datos creados durante el proceso de ejecución. Pero GC en forma compilada tiene una restricción que no indica cómo se asignan los objetos. Por lo tanto, en última instancia, no lo ayudará a identificar el código responsable de asignar los objetos que causan pérdidas de memoria.
Tracemalloc
La mejor característica de Python es el nuevo módulo Tracemalloc integrado. Por considerarse el más adecuado para el problema de las fugas de memoria en Python. Le ayudará a conectar un objeto con el lugar donde se asignó inicialmente.
Tiene un seguimiento de pila que lo ayudará a descubrir qué uso particular de una función común está consumiendo memoria en el programa. Tracemalloc le permite rastrear el uso de memoria de un objeto. Eventualmente, puede comprender las causas de las fugas de memoria en Python. Entonces, si sabe qué objetos están causando pérdidas de memoria, corríjalos o elimínelos.
Reducirá eficientemente las huellas de memoria en el programa. Es por eso que Tracemalloc es conocido como el poderoso método de monitoreo de memoria para reducir las fugas de memoria en Python.
Cómo evitar pérdidas de memoria en Python
Como ya conoce las cláusulas de fugas de memoria en Python, echemos un vistazo a algunas de las formas en que puede identificar y evitar las fugas de memoria en Python.
Depurar
Después de detectar un consumo de memoria inusual en la aplicación, el siguiente paso es depurar la aplicación. Sin embargo, un recolector de basura integrado en Python le permite depurar el uso de memoria de su aplicación. Por otro lado, puede ver una lista de objetos en la memoria que el recolector de elementos no utilizados conoce.
Además, la depuración de cualquier aplicación le permite ver cómo consume memoria durante su ciclo de vida. Una vez que obtenga los datos, puede filtrar y buscar para encontrar elementos que no son necesarios pero que aún se están quedando sin memoria. A continuación, puede reestructurar y eliminar el código para liberar memoria. Pero tenga cuidado al usar cualquier depurador en Python.
Tracemalloc
Tracemalloc significa asignación de memoria de seguimiento. Es una de las principales características integradas de Python. Sin embargo, puede ayudarlo a rastrear un objeto hasta donde se asignó en la memoria.
Por otro lado, tracemaloc se usa para rastrear el uso de memoria de objetos individuales en tiempo de ejecución. Como resultado, puede averiguar qué objeto está consumiendo memoria e identificar fácilmente la causa raíz de las fugas de memoria.
Más tarde, puede usar las capacidades de seguimiento de tracemaloc para identificar la ubicación de esos objetos en su código y reestructurarlo adecuadamente para reducir el consumo de memoria innecesario.
Supervisión del rendimiento
Si bien hay varias formas de identificar manualmente las fugas de memoria de Python, puede que no sea fácil detectarlas en una aplicación en vivo. Por otro lado, no puede perfilar manualmente cada aplicación para verificar si hay una pérdida de memoria. Por eso es necesario monitorear el desempeño.
Sin embargo, la supervisión del rendimiento vigila el uso de los recursos de la aplicación y lo alerta sobre umbrales específicos. En ese momento sabes que hay algo mal con tu aplicación.
Por otro lado, algunas herramientas de monitoreo de rendimiento son lo suficientemente inteligentes como para aprender cómo su aplicación consume recursos y alertarlo cada vez que se detecta un error. Como resultado, dichas herramientas pueden predecir cómo funcionarán y funcionarán sus aplicaciones en el futuro.
Pitón
CPython es el intérprete subyacente utilizado para ejecutar programas de Python. CPython tiene funciones integradas que aseguran objetos no referenciados por sí mismos y los eliminan de la memoria. Como resultado, puede estar seguro de que las bibliotecas de CPython harán el trabajo automáticamente para eliminar asignaciones de memoria innecesarias.
Conclusión
Python es uno de los mejores lenguajes de programación orientados a objetos del mundo. Es utilizado por muchas grandes empresas para sus numerosos proyectos como Google, YouTube, etc. Es conocido por su eficiencia. Pero también es propenso a pérdidas de memoria como otros programas. CPython en python ayuda a asignar y desasignar memoria en Python.
Pero a veces algunos objetos quedan sin resolver incluso si no tienen referencias durante mucho tiempo. Aquí es donde ocurren las fugas de memoria en Python. Por lo tanto, se ha convertido en un desafío para todos los programadores y desarrolladores. Eventualmente, encontraron algunas formas de lidiar con este problema como se mencionó anteriormente. e incluso si necesita ayuda en línea sobre Python, comuníquese con nuestros expertos.
Más contenido relacionado