坛子里大神多，我想问个 Python 内存占用的问题

下面的有 IO 输出

@westoy 谢谢大佬，爬取 XML 文件的时候，也需要 append 到 list ，所以就需要手工清理一遍，也就是 elem.clear()。只有不输出的话，generator 相对于 list 的优势才是内存管理，我理解的对吧？

我不相信 `for i in range(10**20): print(i)` 会占满内存。尽管 sys.stdout 是 buffered ，但 buffer 一般也就 8k

如#3 所说，单纯 `print` 不会导致内存占满，我感觉你需要检查的是是不是一直对同一个列表或其他变量填充数据且不断进行变量新增，建议放完整代码。
题中两者区别是是否存在 IO ，但是 Python 默认采用单线程，所以第二个会慢一点，但是绝不会因此导致内存占满。

generator 不是万能药。read file line by line 只是保证文件不是一次性读取到内存，你还得确保没有用全局变量保存在内存，同时写入文件的对象也不是整个文件。

最后，你真的搞明白 generator 了吗？ range 的内部实现就是 generator

完整代码如下：


def parse_and_remove(filename, path):
path_parts = path.split('/')
doc = iterparse(filename, ('start', 'end'))
# Skip the root element
next(doc)

tag_stack = []
elem_stack = []
for event, elem in doc:

if event == 'start':
tag_stack.append(elem.tag)
elem_stack.append(elem)
elif event == 'end':
if tag_stack == path_parts:
yield elem
elem.clear() ##这里加上 elem.clear()，内存占用几乎不变，可以完成任务；如果去掉的话，内存占用会越来越大直至 crash

try:
tag_stack.pop()
elem_stack.pop()
except IndexError:
pass


def count_stats(filepath, filename):
start = time.time()
print('\nStart processing file ', filepath)
data = parse_and_remove(filepath, 'Job')

results = []
count = 1

for job_node in data:
continue ##即使这里什么都不做，内存占用也会越来越大


print 的程序如主楼所示。内存占用越来越大直至 crash




谢谢二位

@winglight2016
@weiwoxinyou

@weiwoxinyou
@winglight2016
好像跟 jupyter 有关系。我用的是 vscode 和 jupyter interactive 去 print 数据，如果放在 CMD 里运行，是不会占用内存的。