Perdite di memoria in Python?

Question

Sto scrivendo un'estensione Python che sembra perdere memoria. Sto cercando di capire la soluzione del problema usando valgrind.

Tuttavia, sembra che Python stesso stia perdendo memoria secondo valgrind. Utilizzando il seguente semplice script:

hello.py

  print "Hello World!"

e facendo

> valgrind --tool=memcheck python ./hello.py

(...)
==7937== ERROR SUMMARY: 580 errors from 34 contexts (suppressed: 21 from 1)
==7937== malloc/free: in use at exit: 721,878 bytes in 190 blocks.
==7937== malloc/free: 2,436 allocs, 2,246 frees, 1,863,631 bytes allocated.
==7937== For counts of detected errors, rerun with: -v
==7937== Use --track-origins=yes to see where uninitialised values come from
==7937== searching for pointers to 190 not-freed blocks.
==7937== checked 965,952 bytes.
==7937== 
==7937== LEAK SUMMARY:
==7937==    definitely lost: 0 bytes in 0 blocks.
==7937==      possibly lost: 4,612 bytes in 13 blocks.
==7937==    still reachable: 717,266 bytes in 177 blocks.
==7937==         suppressed: 0 bytes in 0 blocks.
==7937== Rerun with --leak-check=full to see details of leaked memory.

Qualcuno ha una spiegazione per questo comportamento di strage? L'interprete di Python perde davvero memoria?

Quale strumento usano gli sviluppatori Python per eseguire il debug delle perdite di memoria?

Answer 1

C'è un intero README.valgrind nelle fonti di Python che spiega i vari avvertimenti che provano a usare Valgrind con Python:

http://svn.python.org/projects/python/ trunk / Varie / README.valgrind

Python uses its own small-object allocation scheme on top of malloc,
called PyMalloc.

Valgrind may show some unexpected results when PyMalloc is used.
Starting with Python 2.3, PyMalloc is used by default.  You can disable
PyMalloc when configuring python by adding the --without-pymalloc option.
If you disable PyMalloc, most of the information in this document and
the supplied suppressions file will not be useful.  As discussed above,
disabling PyMalloc can catch more problems.

If you use valgrind on a default build of Python,  you will see
many errors like:

        ==6399== Use of uninitialised value of size 4
        ==6399== at 0x4A9BDE7E: PyObject_Free (obmalloc.c:711)
        ==6399== by 0x4A9B8198: dictresize (dictobject.c:477)

These are expected and not a problem. 

Answer 2

Molto probabilmente la perdita proviene dalla tua estensione, non da Python. I sistemi di grandi dimensioni spesso escono con memoria ancora allocata, semplicemente perché non vale la pena liberarla esplicitamente se il processo sta per terminare comunque.