如果大家在 linux 或者 macos 下面執行一段可能導致記憶體洩露的程式，那麼你可能會看到下面這樣的情況：
而如果你用的系統是 windows，那麼可能電腦直接就卡死了。
但是，除錯這種 oom（out of memory）的問題有時候是非常困難的，因為你不知道**哪個地方會導致記憶體洩露。但是如果你執行程式進行除錯，程式又會中途被殺掉或者直接卡死系統。
如果我們有辦法看到程式裡面每乙個函式占用的記憶體大小，那麼我們就能縮小檢查的範圍。
為了實現這個目的，我們可以安裝並使用乙個叫做filprofiler的第三方庫，它可以分析 python 程式的記憶體占用情況。
pip install filprofiler
def這段程式直接執行會因為記憶體洩露的問題被系統直接殺死。func_a():
print('
我是乙個正常的函式')
deffunc_b():
print('
我是第二個正常的函式')
deffunc_b():
print('
我是第三個正常的函式')
deffunc_oom():
print('
我是乙個會導致記憶體洩露的函式')
datas =
while
true:'s
' * 1024 * 1024)
print('
執行程式的時候，你不會看到這一行')
defrun():
func_a()
func_b()
func_oom()
run()
在使用filprofiler之前，還需要調整一下虛擬記憶體的大小。否則，filprofiler本身也會因為占用記憶體過大的問題而被系統殺掉。
系統可用記憶體為1619456 kb
filprofiler 會在當前資料夾下面生成乙個fil-result資料夾，在裡面會有乙個以時間命名的資料夾，資料夾中會有兩個svg檔案，如下圖所示：
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