Python 内存泄露怎么能快速诊断？

用 objgraph 和 gc 模块，配合 tracemalloc 来定位。

1. 先用 tracemalloc 看内存增长在哪：

import tracemalloc

tracemalloc.start()
# ... 运行你的可疑代码 ...
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')

for stat in top_stats[:10]:  # 看前10个
    print(stat)

2. 用 objgraph 找循环引用或堆积对象：

import objgraph

# 显示增长最快的对象类型
objgraph.show_growth(limit=10)

# 运行一段操作后再看
objgraph.show_growth(limit=10)

# 如果发现某个类实例过多，看谁引用它
objgraph.show_backrefs(objgraph.by_type('YourClass')[0], max_depth=10, filename='backrefs.png')

3. 用 gc 强制回收并检查：

import gc

gc.collect()  # 手动触发回收
print(gc.garbage)  # 如果有对象在 gc.garbage 里，说明有无法回收的循环引用（定义了 __del__ 时常见）

快速流程：

• 用 tracemalloc 定位到文件名和行号。
• 用 objgraph.show_growth() 确认是哪种对象在泄漏。
• 用 objgraph.show_backrefs() 画引用图，看为什么没被释放。

总结： 先定位增长点，再画引用链。