我正在运行以下代码：
from myUtilities import myObject
for year in range(2006,2015):
front = 'D:\newFilings\'
back = '\*\dirTYPE\*.sgml'
path = front + str(year) + back
sgmlFilings = glob.glob(path)
for each in sgmlFilings:
header = myObject(each)
try:
tagged = header.process_tagged('G:')
except Exception as e:
outref = open('D:\ProblemFiles.txt','a')
outref.write(each 'n')
outref.close()
print each
如果我从重新启动开始，python的内存分配/消耗相当小。但随着时间的推移，它会显著增加，最终在大约一天后，我的可用内存非常少（安装了24GB[缓存了294 mb空闲23960]），Python在Windows任务管理器列表中声称的内存为3GB。在对文件集合运行代码所需的三天时间里，我看到了这种增长。
我的印象是，既然我在做每件事
tagged = header.process_tagged('G:')
与每个循环相关联的内存将被释放并进行垃圾收集。
我能做些什么来强迫释放这段记忆吗。虽然我还没有运行统计数据，但我可以通过观察磁盘上的活动来判断，随着时间的推移，这个过程会变慢（内存块越来越大）。
编辑
我看了下面提到的问题，我认为这些问题与我在另一个问题中理解的问题不同，因为它们抓住了对象（三角形列表），需要整个列表进行计算。在每个循环中，我都会读取一个文件，对该文件进行一些处理，然后将其写回磁盘。然后我正在阅读下一个文件。
关于可能的内存泄漏，我在myObject 中使用LXML
注意，自从这个问题的第一次迭代以来，我添加了MyUtilities导入myObject的行。MyUtilities拥有完成所有的代码
关于发布我的myUtilities代码——这偏离了基本问题——我已经完成了标题和标记，每次标记的迭代都会做一些事情，并将结果写入另一个驱动器，事实上是一个新格式化的驱动器。
我曾考虑过使用多处理，但我没有这样做，因为我有一个模糊的想法，即由于这是I/O密集型的，我将竞争驱动器头——也许这是错误的，但由于每次迭代都需要我写几百MB的文件，我认为我将竞争写甚至读时间。
UPDATE-所以我在myObjectclass中有一个案例，其中使用打开了一个文件
myString = open(somefile).read()
我把它改成
with open(somefile,'r') as fHandle:
` myString = fHandle.read()`
（很抱歉格式化-仍在挣扎）
然而，这并没有明显的影响。当我开始一个新的周期时，我有4000 mb的缓存内存，经过22分钟和27K文件的处理，我有大约26000 mb的缓存存储器。
我很感激下面的所有答案和评论，并且一整天都在阅读和测试各种东西。我会更新这个，因为我认为这项任务需要一周的时间，现在看起来可能需要一个多月的时间。
我不断收到关于代码其余部分的问题。然而，它超过了800行，对我来说，这有点偏离了的核心问题
因此创建了myObject的实例然后我们将myObject中包含的方法应用于标头
这基本上就是文件转换。读取一个文件，并制作文件各部分的副本并将其写入磁盘。
对我来说，中心问题是标头或标记显然存在一些持久性。在开始下一个周期之前，我如何处理与标题或标记相关的所有内容。
在过去的14个小时左右，我一直在运行代码。当它经过第一个周期时，处理27K个文件大约需要22分钟，现在处理大约相同的数量需要一个半小时。
仅仅运行gc.collect是不起作用的。我停止了程序，在解释器中尝试了一下，但我没有看到内存统计数据的变化。
EDIT在阅读了下面的内存分配器描述后，我认为缓存中的占用量不是问题所在，而是运行的python进程占用的量。所以新的测试是从命令行运行代码。我将继续观察和监控，一旦我看到发生了什么，我会发布更多的帖子。
EDIT：仍然在挣扎，但已经设置了从一个bat文件运行的代码，该文件包含来自sgmlFilings的一个循环的数据（见上文），批处理文件看起来像这个
python batch.py
python batch.py
.
.
.
batch.py从读取一个队列文件开始，该文件包含要glob的目录列表，它从列表中删除第一个目录，更新列表并保存它，然后运行header和tagged进程。虽然很笨拙，但由于每次迭代后python.exe都会关闭，python从不积累内存，因此进程以一致的速度运行。
原因是CPython的内存管理。Python管理内存的方式使长时间运行的程序变得困难。当您使用del语句显式释放对象时，CPython必然不会将分配的内存返回给操作系统。它保留了内存以备将来使用。解决这个问题的一种方法是使用多处理器模块，在完成作业后终止进程并创建另一个进程。通过这种方式，您可以强制释放内存，操作系统必须释放该子进程使用的内存。我也遇到过同样的问题。内存使用量随着时间的推移而过度增加，以至于系统变得不稳定和无响应。我对信号和psutil使用了不同的技术来解决它。例如，当您有一个循环并且需要在堆栈上分配和解除分配数据时，通常会出现此问题。
您可以在这里阅读更多关于Python内存分配器的信息：http://www.evanjones.ca/memoryallocator/
此工具对评测内存使用情况也很有帮助：https://pypi.python.org/pypi/memory_profiler
还有一件事，将插槽添加到myObject中，您的对象中似乎有固定的插槽，这也有助于减少ram的使用。没有指定插槽的对象会分配更多的ram来处理您稍后可能添加到其中的动态属性：http://tech.oyster.com/save-ram-with-python-slots/
您可以使用gc模块强制进行垃圾收集。特别是gc.collect()函数。
然而，这可能无法解决您的问题，因为gc可能正在运行，但您使用的库/代码包含内存泄漏，或者库/代码在某个地方保留了一些引用。无论如何，我怀疑gc是否是这里的问题。
有时，您可能有一些代码可以保持对所需对象的有效引用。在这种情况下，您可以考虑在不再需要它们时显式地del对它们进行处理，但事实并非如此。
还要记住，python进程的内存使用量实际上可能比操作系统报告的要小得多。特别是对free()的调用不需要将内存返回给操作系统（通常在执行小分配时不会发生这种情况），因此您看到的可能是迄今为止内存使用率的最高峰值，而不是当前使用率。此外，Python在C的内存分配层之上使用了另一层内存分配，这使得很难对内存使用情况进行分析。然而，它的记忆不断上升，这可能不是事实。
您应该使用类似Guppy的东西来评测内存使用情况。
使用gc模块可以对这些东西进行一定程度的控制。具体来说，您可以尝试合并
gc.collect()
在你的环的身体。
在诉诸强制垃圾收集之前（从来都不是一个好主意）；尝试一些基本的东西：
-
使用
glob.iglob（生成器），而不是一次获取所有文件的列表。 -
在
myObject(each)方法中，确保关闭文件或使用with statement使其自动关闭；否则，它将留在记忆中吞噬空间。 -
不要打开和关闭文件；只需打开文件一次即可写入异常处理程序。
由于您还没有发布进行处理的实际代码（因此，可能是内存问题的原因），因此很难推荐具体细节。