从一个常见问题说起
你有没有遇到过这样的情况？写了一个处理大量文本文件的脚本，刚开始运行还挺快，可没过多久程序就变得卡顿，甚至直接崩溃。查了一圈才发现，是内存被占满了。这背后，往往和 Python 的内存管理机制有关。
很多人以为 Python 有垃圾回收，就不用操心内存了。但实际情况是，理解它的内存控制方式，才能避免资源浪费，让程序跑得更稳。
Python是怎么管理内存的
Python 使用引用计数为主，配合垃圾回收器来管理内存。每当你创建一个对象，比如列表、字典或者字符串，Python 都会在内存里分配空间，并记录有多少个变量在引用它。一旦引用数归零，这块内存就会被自动释放。
听起来很智能，但问题也出在这里。比如循环引用——两个对象互相引用，即使外部不再使用它们，引用数也不会变成零，内存就一直被占着。
一个实际例子
假设你在处理一批日志文件，把每条记录读进一个大列表：
logs = []\nfor line in file:\n logs.append(parse_line(line))如果文件特别大，这个列表会不断膨胀。即使你后面用完了，只要没手动清理，内存就不会立刻释放。这时候，程序可能已经吃掉了几个 GB 的内存。
主动控制内存的小技巧
别光等 Python 自动回收。你可以主动干预。比如用完一个大对象后，显式地删掉它：
del logs\n# 或者清空\nlogs.clear()这样能立刻降低引用数，帮助内存释放。尤其是在处理完一批数据后，加一句 del，效果很明显。
利用生成器减少内存占用
与其一次性加载所有数据，不如用生成器按需读取。比如把上面的代码改成：
def read_logs(filename):\n with open(filename) as f:\n for line in f:\n yield parse_line(line)这样每次只返回一条记录，内存里始终只存一条，哪怕文件有几十万行也不怕。
查看内存使用情况
调试时想知道到底哪里占了内存？可以用 tracemalloc 模块追踪内存分配：
import tracemalloc\n\ntracemalloc.start()\n\n# 运行你的代码\nsome_function()\n\ncurrent, peak = tracemalloc.get_traced_memory()\nprint(f"当前内存: {current / 1024 / 1024:.1f} MB")\nprint(f"峰值内存: {peak / 1024 / 1024:.1f} MB")\n\ntracemalloc.stop()跑完一看，就知道哪段代码“吃”内存最多，针对性优化。
避免常见的内存陷阱
闭包里引用外部变量时要小心。有时候你以为用完了，其实因为闭包还拿着引用，内存一直没释放。还有全局缓存，比如用字典存结果，不设上限的话，时间一长就成了内存黑洞。
可以给缓存加个数量限制，或者用 functools.lru_cache(maxsize=128) 这种带容量控制的装饰器，避免无限增长。
内存管理不是非得等到出问题才去管。写代码时多留个心眼，像处理文档排版一样讲究结构和整洁，程序自然更轻快。”,"seo_title":"Python内存管理与控制技巧实战指南","seo_description":"了解Python内存管理机制，掌握实用的内存控制方法，避免程序因内存泄漏而变慢或崩溃，提升代码效率。","keywords":"内存管理,Python内存控制,Python内存优化,内存泄漏,Python垃圾回收"}