最近在处理毕业论文数据的时候，经常会用到大型的矩阵，计算机的内存只有8G，常常容易爆内存。就想着在运行过程中，动态的释放内存，减少冗余的内存占用。一般我会直接用del来删除变量，但是对于占用内存较大的对象，del 并不管用，删除了内存也没见减小。有一个解决办法就是调用gc（垃圾回收）模块，就能立刻释放内存。哦，我刚才百度到一个词，叫内存泄漏。
“内存泄漏（Memory Leak）是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放，造成系统内存的浪费，导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。”
关于Python中的内存释放问题
首先就不得不提到Python解释器在何种情况下会释放变量的内存。Python引用了内存计数这一简单的计数来控制。
下面是引用计数的知识：
1) 增加引用计数 当对象被创建并（将其引用）赋值给变量时，该对象的引用计数被设置为1。
对象的引用计数增加的情况：
对象被创建：x = 3.14
另外的别名被创建：y = x
被作为参数传递给函数（新的本地引用）：foobar(x)
成为容器对象的一个元素：myList = [123, x, ‘xyz’]
2) 减少引用计数 对象的引用计数减少的情况：
一个本地引用离开了其作用范围。如foobar()函数结束时
对象的别名被显式销毁：del y
对象的一个别名被赋值给其他对象：x = 123
对象被从一个窗口对象中移除：myList.remove(x)
窗口对象本身被销毁：del myList
3) del语句 Del语句会删除对象的一个引用，它的语法如下：del obj[, obj2[, …objN]]
例如，在上例中执行del y会产生两个结果：
从现在的名称空间中删除y
x的引用计数减1
下面我们来试验一下：
import sys
x = 3.14
print(“原始引用值：”, sys.getrefcount(x))
y = x
print(“被y引用后：”, sys.getrefcount(x))
x = 4.0
print(“重新赋值后：”, sys.getrefcount(x))
del y
print(“删除y引用后：”, sys.getrefcount(x))
原始引用值： 3
被y引用后： 4
重新赋值后： 3
删除y引用后： 3
当一个变量的引用计数为0的时候，就会被解释器回收。当然在交互模式下，内存不会马上释放，重新启动解释器就会释放了。
突然找到了一篇写的很详细的文章，有啥问题可以直接参考，对于python的内存管理机制写的很清楚。¶
https://www.cnblogs.com/vamei/p/3232088.html
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