python资源释放问题

这里要讲的，本质上是在自问自答

尽管如此，深挖后发现仍然有些python深层的运行机制需要注意。一起来踏上学习之旅吧~

第一部分 资源释放

问题：python在shell中运行，shell窗口关闭时，python中的变量和资源都会释放吗？

简短回答：是的，几乎都会。 这个问题它触及了操作系统进程管理的核心概念。当Shell窗口关闭时，操作系统会终止在该Shell中运行的所有进程（包括Python解释器），进程所占用的所有资源都会被操作系统强制回收。

一、深入理解：为什么会释放？

1. 进程与资源的关系

当你运行 python3 script.py 时，Shell会创建一个新的进程来执行Python解释器。

这个进程拥有自己独立的内存空间、文件描述符、环境变量等资源。

操作系统内核负责跟踪和管理所有这些资源。

2. Shell关闭时发生了什么？

当你关闭Shell终端（无论是点击“X”、输入 exit 还是断开SSH会话），操作系统会向该Shell进程发送一个 SIGHUP (Signal Hang Up) 信号。

Shell进程在收到 SIGHUP 后，在退出之前，它会向由它启动的所有子进程（包括你的Python程序）也发送 SIGHUP 信号。默认情况下，SIGHUP 信号的处理方式是终止进程。

3. 进程终止后的清理

当一个进程被终止（无论是自愿退出还是被信号杀死），操作系统内核会自动负责清理该进程所占用的所有资源：

• 内存：包括堆（Heap）和栈（Stack）中的所有数据，所有Python变量（整数、列表、字典、对象等）所占用的内存都会被彻底释放。

• 文件描述符：所有打开的文件都会被关闭。

• 网络连接：所有的Socket连接会被关闭。

• 其他系统资源：如管道、共享内存段等都会被清理。

可以这样理解： 资源是向操作系统“借”的。进程是“借款人”。借款人消失了（进程终止），操作系统这个“银行”就会自动收回所有借出的资源。

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二、例外情况与注意事项

虽然绝大多数资源都会被释放，但在某些极端情况下，可能会留下“垃圾”，不过这非常罕见。

1. 僵尸进程

如果Python进程创建了子进程，并且在Shell终止时，Python父进程先于其子进程被杀死，这些子进程可能会短暂地变成“僵尸进程”。

但是，当Shell退出后，这些僵尸进程的父进程ID (PPID) 会变为 1 (即 init 或 systemd 进程)，init 进程会定期“收割”僵尸进程，最终它们也会被完全清理掉。这是一个自动的过程。

2. 外部持久化资源

Python进程管理的内部资源会被释放，但如果你的程序修改了外部资源，这些更改是持久的，不会被回滚：

• 已写入文件的数据：如果程序已经执行了 file.write() 并且数据已写入磁盘，文件内容会被保留。

• 已发送的网络请求：如果请求已经到达服务器，服务器已经处理，那么这个效果是永久的。

• 修改了的数据库记录：如果已经执行了 COMMIT，数据库的更改是永久的。

示例：

# 假设这个程序运行到一半被强制终止
import jsondata = {"name": "test"} # 这个变量在内存中，会被释放
with open("data.json", "w") as f:json.dump(data, f)   # 如果执行到这里，数据已经写入磁盘# 如果在这之后进程被杀死，文件 "data.json" 仍然存在且包含数据f.flush() # 强制将缓冲区数据写入磁盘

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三、如何模拟和验证？

你可以写一个简单的Python脚本来验证这个过程：

创建测试脚本 test.py：

#!/usr/bin/env python3
import time
import signal
import atexit# 定义一个很大的列表，占用显著的内存
large_list = [i for i in range(10_000_000)] # 约 80 MB 内存
print(f"Created a large list with {len(large_list)} elements.")# 注册一个退出函数（如果正常退出会被执行）
@atexit.register
def cleanup():print("Cleanup function called!") # 如果这行没打印，说明进程是被强制杀死的# 忽略SIGHUP信号，看看会发生什么
# signal.signal(signal.SIGHUP, signal.SIG_IGN)print("Script is running. Now close the terminal window...")
try:while True:time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:print("Received interrupt.")

验证步骤：

1. 在终端运行 python3 test.py。

2. 直接关闭终端窗口。

3. 重新打开一个终端，运行 htop 或 top 命令。

4. 观察进程列表，你会发现之前的Python进程已经完全消失了，它占用的内存也被回收了。同时，Cleanup function called! 这行字也不会出现，因为 atexit 函数只在程序正常退出时调用，而强制关闭属于非正常退出。

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四、如何避免资源被释放？

如果你希望关闭Shell窗口后Python程序继续运行，你需要让进程与Shell脱离关系，使其不受 SIGHUP 信号影响。有几种方法：

1. nohup：nohup 会忽略 SIGHUP 信号，& 让进程在后台运行。

2. disown：disown 命令可以将作业从Shell的作业表中移除，使其不再接收Shell发出的信号。

总结

场景	结果
直接关闭Shell窗口	进程被强制终止，所有内存变量和系统资源被操作系统100%回收。
程序已修改外部资源	修改（文件、数据库）会被保留，因为更改已经发生在进程之外。
使用 nohup、tmux 等方法	Python进程与Shell分离，继续运行，资源不会被释放。

因此，可以放心地关闭Shell窗口，操作系统会为你做好清理工作，不会因为Python变量没有手动释放而导致内存泄漏。

如释重负~~

第二部分 python中类的__del__函数

问题：python调用了一个类，类中写了__del__函数进行了一系列处理。在关闭shell时，__del__函数会执行吗？

简短回答：不会，或者更准确地说，不保证会执行。

当Shell窗口关闭时，操作系统会强制终止Python进程，这是一种“粗暴”的清理方式，不会给Python解释器任何机会去优雅地执行清理代码，包括 __del__ 方法。

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一、__del__何时不会执行？

优雅终止：当Python程序正常结束时（例如，代码执行完毕、遇到 sys.exit() 或未捕获的异常），解释器会开始垃圾回收过程。在这个过程中，如果对象的引用计数降为0，它的 __del__ 方法就会被调用。

强制终止：当Shell窗口关闭时，操作系统发送 SIGHUP 或 SIGKILL 信号。SIGKILL（信号9）是尤其“无情”的，它会立即从内核层面彻底移除进程，不会给进程任何机会去执行自己的清理代码（包括 __del__、atexit、try/finally 等）。

__del__ 方法是一个析构函数 ，它的调用依赖于Python解释器的垃圾回收机制。而操作系统的强制杀死行为，发生在解释器层面之下，完全绕过了Python的垃圾回收流程。想象一下，你的房子（进程）着火了。

优雅终止：你有时间(__del__)去抢救重要物品、关闭煤气闸(finally)、然后从大门离开(sys.exit)。

强制终止：房子被一颗导弹直接击中(SIGKILL)，瞬间化为灰烬。你根本没有时间做任何事。

二、__del__ 的正确用途

用途：既然 __del__ 不可靠，那它有什么用？

• 作为一种最后的保障，在对象被Python解释器正常垃圾回收时，释放一些非外部资源。

• 例如：提醒开发者这个对象应该被更显式地清理了。（在实际开发中，这很少见）。

陷阱：

1. 执行顺序不确定：Python不保证垃圾回收的顺序。如果 __del__ 试图访问另一个已经被销毁的对象的属性，会导致难以调试的错误。

2. 循环引用问题：如果两个对象有 __del__ 方法且相互引用，垃圾回收器可能永远无法回收它们，导致内存泄漏。

3. 不保证执行：正如你所经历的，在强制终止、解释器崩溃等情况下，它不会运行。

既然 __del__ 不可靠，我们应该使用其他方法来确保资源被正确释放。

三、可靠的资源清理方案

1. 上下文管理器 (with 语句) 

这是Python中最推荐的方式。它保证了无论代码块如何退出（即使是异常），__exit__ 方法都会被调用。

class ResourceHandler:def __init__(self, name):self.name = namedef __enter__(self):print(f"Acquiring {self.name}")return self # 返回的资源对象def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):# 这里的清理代码无论如何都会执行print(f"Releasing {self.name} (guaranteed!)")with open("release_log.txt", "a") as f:f.write(f"{self.name} was released\n")# 使用方式
with ResourceHandler("DatabaseConnection") as resource:# 使用资源print("Using the resource...")# 即使这里出现异常，__exit__也会被调用
# 离开with代码块后，__exit__自动调用

2. 显式清理方法

提供一個显式的 .close() 或 .cleanup() 方法，并要求调用者在使用完毕后调用它。通常与 try...finally 结合使用。

class FileHandler:def __init__(self, filename):self.file = open(filename, 'w')def write_data(self, data):self.file.write(data)def close(self): # 显式清理方法if self.file:self.file.close()self.file = Noneprint("File closed explicitly.")# 使用方式（保证会清理）
handler = FileHandler("test.txt")
try:handler.write_data("Hello")
finally:handler.close() # 确保无论发生什么都会执行关闭

总结

方法	可靠性	说明
__del__ 方法	低	不保证执行，尤其怕强制终止。应避免用于关键清理。
with 语句	高	最强推荐。能处理异常，保证清理代码执行。
try...finally	高	与显式清理方法配合，非常可靠。
atexit	中	只在Python正常退出时工作，怕 SIGKILL。

结论：不要依赖 __del__ 来做任何重要的清理工作。 对于文件、网络连接、数据库连接等资源的释放，永远优先使用上下文管理器 (with 语句) 或 try...finally 块。