Pythonメモリリーク？

Question

私はメモリが漏れているように見えるpython拡張機能を書いています。私はvalgrindを使用して問題のsoureを把握しようとしています。

しかし、python自体がvalgrindに従ってメモリをリークしているようです。以下の簡単なスクリプトを使用する：

hello.py

print "Hello World!" 

と

> 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. 

をやって誰がこのstrage動作の説明を持っていますか？ Pythonインタプリタは実際にメモリをリークしていますか？

Python開発者はどのようなツールを使用してメモリリークをデバッグできますか？

Answer 1

のPythonでValgrindのを使用しようと、さまざまな注意点を説明し、Pythonのソースで全体README.valgrindあります：

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. 

は、

Answer 2

リークは、Pythonからではなく、あなた自身の拡張から来る可能性が高いです。大規模なシステムは、プロセスがまもなく終わる直前に明示的に解放する価値がないため、メモリが割り当てられた状態で終了することがしばしばあります。