vazamentos de memória Python?

Question

Eu estou escrevendo uma extensão de python que parece estar vazando memória. Eu estou tentando descobrir o soure do problema usando valgrind.

No entanto, parece que python em si está vazando memória de acordo com valgrind. Usando o seguinte script simples:

hello.py

  print "Hello World!"

e fazendo

> 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.

Alguém tem uma explicação para este comportamento strage? É o interpretador Python realmente vazamento de memória?

Que ferramenta que os desenvolvedores python usar para depurar seus vazamentos de memória?

Answer 1

Há uma README.valgrind inteiro nas fontes Python que explica as várias advertências tentando usar Valgrind com Python:

http://svn.python.org/projects/python/ trunk / misc / 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

O vazamento é provavelmente vindo de seu próprio ramal, não a partir de Python. sistemas grandes, muitas vezes sair com a memória ainda alocado, simplesmente porque não vale a pena para libertá-la explicitamente se o processo está prestes a acabar de qualquer maneira.