内存泄漏是一个常见的编程问题，很难调试和修复。

本文将通过小型和大型示例程序探讨 Python 内存泄漏。 我们将了解如何找到内存泄漏的根源以及如何修复它。

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Python 中的内存泄漏

在本文中我们不会讨论 Python 内存管理系统的内部结构。 但是，如果你对Python内存系统是如何工作的感到好奇，你可以参考Python标准库的源代码和其他高级编程语言的代码。

现在，让我们讨论一些我们将在示例中使用的库来研究 Python 中的内存泄漏。 第一个库是 Requests 库，它允许我们向特定 URL 发出 HTTP 请求。

在继续使用这些技术（无论是 REST API 还是 Web Scraping）之前，必须先了解请求。 当请求发送到 URL 时会返回响应。

Python 应用程序包含请求和响应的内置管理功能。

我们可以使用以下命令轻松安装它。

# python
pip install requests

一旦我们安装了 requests 库，现在我们将安装 GC 模块。 它使我们能够访问 Python 垃圾收集器。

它具有激活收集器、禁用收集器、调整收集频率、调试等选项。

在 C 和 C++ 等较低级语言中，程序员必须手动释放不再使用的任何资源。 换句话说，开发程序来管理资源。

然而，Python和Java等高级语言包含垃圾收集的概念，即自动内存管理。 垃圾收集负责为程序分配和释放内存。

我们将使用的 GC 模块的方法是 get_object()，该方法从垃圾收集中提供跟踪对象。 我们还将使用 collect() 方法来提供不受收集器控制的列表的非引用对象。

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识别 Python 中的内存泄漏

现在，我们将讨论如何识别运行程序时是否存在内存泄漏。 让我们从一个例子开始，使用上面提到的库来检查是否存在泄漏。

我们将首先导入本示例前面提到的库。

# python
import requests
import gc

然后我们将定义一个函数 getGoogle()，它将使用 Requests 库请求 google.com 的响应并返回收到的状态代码。

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