小张最近遇到了件怪事：他写的Python程序运行时间越长，电脑风扇就转得越响。直到程序崩溃时他才发现，内存用量竟然悄悄涨到了8个G！今天我们就来聊聊这个让无数Python开发者头疼的问题——内存泄漏。

一、开发背景：Python的"自动打扫"机制

Python就像个贴心的管家，自带垃圾回收（GC）机制。它通过"引用计数"来管理内存：每个对象都带着计数器，每当有变量引用它，计数+1；取消引用就-1。当计数归零时，GC就会自动清理这个对象。

# 举个栗子a = []  # 列表对象的引用计数变为1b = a   # 引用计数+1 → 现在为2del a   # 引用计数-1 → 回到1del b   # 引用计数-1 → 归零！对象被回收

二、暗藏杀机：循环引用陷阱

但有个特殊情况会让GC机制失效——循环引用！当两个对象互相引用时，它们的引用计数永远不会归零。

class User:    def __init__(self, name):        self.name = name        self.friend = None  # 新增好友属性

# 创建两个用户小明 = User("小明")小红 = User("小红")

# 互相加好友小明.friend = 小红小红.friend = 小明  # 危险！形成循环引用

# 即使删除变量，内存也不会释放del 小明del 小红

三、问题分析：为什么GC不干活？

Python的GC其实有两套机制：

引用计数（即时清理）

分代回收（定期扫描）

循环引用只能被第二种机制处理，但分代回收有这些特点：

不是实时运行

只处理特定代的对象

可能遗漏某些引用

执行时会导致程序暂停

这就导致循环引用的对象可能长时间占用内存不释放！

四、解决秘笈：weakref弱引用

这时候就该weakref模块登场了！它创建一种特殊的引用：不影响引用计数，当对象被销毁时自动失效。

import weakref

class SafeUser:    def __init__(self, name):        self.name = name        self._friend = None  # 用普通属性暂存

    @property    def friend(self):        # 返回实际对象（如果存在）        return self._friend() if self._friend else None

    @friend.setter    def friend(self, value):        # 存储为弱引用        self._friend = weakref.ref(value)

# 使用方法完全一致！小明 = SafeUser("小明")小红 = SafeUser("小红")

小明.friend = 小红小红.friend = 小明  # 现在安全啦！

# 删除后内存立即释放del 小明del 小红

五、避坑指南：常见使用场景

使用弱引用时要注意这些情况：

场景 推荐方案 

缓存系统 weakref.WeakValueDictionary 

对象观察者模式 weakref.WeakSet 

回调函数 weakref.finalize 

循环数据结构 混合使用普通引用和弱引用 

六、总结：内存管理三大纪律

环形路口要当心：对象互相引用时，至少有一方使用弱引用

大件物品及时扔：用完大型对象（如图片/数据）立即del

定期检查内存：使用tracemalloc模块监控内存变化

import tracemalloc

tracemalloc.start()  # 开始监控

# ...你的代码...

snapshot = tracemalloc.take_snapshot()top_stats = snapshot.statistics('lineno')

print("[内存占用TOP10]")for stat in top_stats[:10]:    print(stat)

下次当你发现Python程序"越来越胖"时，不妨检查下是否有循环引用在作怪。用好弱引用这把金钥匙，让内存管理不再是噩梦！