面试题：Python大数据处理中常见的内存泄漏场景及解决办法

Question

在Python进行大数据处理时，列举至少两个可能导致内存泄漏的常见场景，并说明相应的解决办法。

Answer 1

常见场景

1. 循环引用：对象之间相互引用，垃圾回收器无法自动回收。例如，两个类A和B，A类实例引用B类实例，B类实例又引用A类实例。
2. 未关闭文件或数据库连接：在处理大数据时，持续打开文件或数据库连接，占用内存资源且未释放。
3. 大列表或大字典的不当使用：不断向列表或字典中添加元素，而没有及时清理不需要的数据，导致内存持续增长。

解决办法

1. 针对循环引用：使用 weakref 模块，它提供了弱引用机制，允许在对象之间创建不影响垃圾回收的引用。
2. 针对未关闭文件或数据库连接：使用 with 语句来管理文件和数据库连接，确保在使用完毕后自动关闭。例如处理文件：

with open('data.txt', 'r') as f:
    data = f.read()

对于数据库连接（以sqlite3为例）：

import sqlite3
with sqlite3.connect('test.db') as conn:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT * FROM table')
    results = cursor.fetchall()

3. 针对大列表或大字典的不当使用：定期清理不再使用的元素，或者使用生成器来逐块处理数据，避免一次性加载大量数据到内存。例如：

def data_generator():
    for i in range(1000000):
        yield i
for num in data_generator():
    # 处理数据
    pass