面试题：如何利用Python标准库排查动态变量绑定引起的内存泄漏

Question

假设存在一个Python程序，由于动态变量绑定疑似出现内存泄漏问题。请详细描述如何使用Python标准库中的相关工具（如`memory_profiler`、`objgraph`等）进行内存使用情况分析和内存泄漏排查，给出具体步骤和可能用到的关键函数。

Answer 1

1. 安装工具
   • memory_profiler：可以使用pip install memory_profiler进行安装。
   • objgraph：使用pip install objgraph安装。
2. 使用memory_profiler分析内存使用情况
   • 装饰函数： 在要分析的函数定义前加上@profile装饰器，例如：

from memory_profiler import profile

@profile
def your_function():
    # 函数具体代码
    pass

- **运行方式**：

有两种运行方式。一是直接在脚本开头添加if __name__ == '__main__':代码块并调用函数，然后使用python -m memory_profiler your_script.py运行脚本。二是在交互式环境中导入函数并运行，在导入模块前设置import memory_profiler; memory_profiler.profile(your_function)()。关键函数为profile装饰器。 3. 使用objgraph排查内存泄漏 - 追踪对象数量： 在程序的关键位置（如循环开始和结束处）使用objgraph.count('type_name')来统计特定类型对象的数量。例如，如果怀疑MyClass类对象可能导致内存泄漏，可在相关代码段中添加objgraph.count('MyClass')。关键函数为count。 - 查找对象引用关系： 使用objgraph.show_growth()函数，它会显示程序运行过程中新增对象数量增长最快的前10种类型。如果发现某个可疑类型，可使用objgraph.show_backrefs(objgraph.by_type('type_name')[0])来查看该类型某个对象的反向引用关系，找出可能导致对象无法释放的引用。关键函数为show_growth和show_backrefs。