这是python/jupyter中的内存泄漏吗？

我用python编写了非常简单的代码，我正在jupyter上运行：

# Cell 1
data = []
with open('test.txt', mode='r') as f:
    for line in f:
        data.append(line)

文件test.txt有3.1GB，我可以跟踪内存负载

在此之后，在下一个单元格中，我排除：

# Cell 2
del data

但是内存使用不会返回到初始状态

下一个图像是我的系统监视器。在完成加载后，我立即执行了单元格，排除了变量，加载几乎达到了80%。但是在我中断了笔记本的内核后，内存才恢复

这不对吗？我认为即使在木星上，记忆也应该被释放，不是吗

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我的系统是Ubuntu18.04，我使用的是miniconda和Python3.7.7。

我认为是IPython造成了这种情况。它在dict

Out

中记录您评估的所有内容。检查on

数据的结果可能很有见地。jupyter的其他部分中可能还存储了对该列表的其他引用；每一个都会有稍微不同的记忆行为。如果您声称这是ipython问题而不是jupyter，那么请检查是否可以在不运行jupyter的情况下复制它。同样，在
cell1
中的一个更简单的列表附加循环中，我得到了预期的内存循环（如系统监视器中所述）。正如其他人所指出的，分离操作系统、python和jupyter/ipython问题可能很棘手。笔记本电脑的交互性意味着它很容易搞乱一系列的单元运行。我在没有Jupyter的情况下尝试了这段代码（最后包括了睡眠）。内存被释放，没有问题。在Jupyter，我也试着重复执行。删除数据变量后，我再次开始读取该文件。内存量没有改变，所以我认为内存已经被重用了。