Python 以简洁、易读和对开发者友好而闻名。其最大的优势之一是自动内存管理，这意味着开发者通常无需手动分配或释放内存。
然而，这并不意味着 Python 应用程序完全不会出现内存泄漏。
当程序持续持有不再需要的内存时，就会发生内存泄漏。随着时间的推移，这会导致应用程序变慢、消耗更多随机存取存储器（RAM），甚至在生产环境中崩溃。
为什么 Python 中会发生内存泄漏？
Python 拥有垃圾回收机制，可以自动移除未使用的对象。但是，即使数据已不再有用，如果指向对象的引用仍然处于活动状态，内存泄漏仍可能发生。
常见原因包括：
1. 全局变量
全局变量在程序的整个生命周期内都存在。如果大型对象存储在全局作用域中且从未被清除，内存使用量可能会持续增长。
cache = []
def add_data(data):
cache.append(data)
这看起来很简单，但如果缓存无限增长，它可能会成为内存问题。
2. 无界缓存
缓存可以提高性能，但无限制的缓存可能导致内存泄漏。
user_cache = {}
def get_user(user_id, user_data):
user_cache[user_id] = user_data
如果没有清理策略，缓存可能会永久保留旧数据。
3. 循环引用
当两个或多个对象相互引用时，就会发生循环引用。
class Node:
def __init__(self):
self.ref = None
a = Node()
b = Node()
a.ref = b
b.ref = a
Python 可以处理许多循环引用，但涉及析构函数或外部资源的复杂情况仍可能引发问题。
4. 未关闭的资源
文件、数据库连接、套接字和网络会话始终应正确关闭。
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