Python Py.test：大量测试导致内存使用过度

我使用py.test（Windows 7上的版本2.4）和xDIST来运行一个C++库的数值回归和接口测试，它通过C模块提供Python接口。 随着时间的推移，测试的数量已经增加到2000个左右，但是我们现在遇到了一些内存问题。无论是否使用xdist，运行测试的python进程的内存使用似乎在不断增加

在单进程模式下，我们甚至看到了一些错误分配的问题，而在xdist中，总内存使用量可能会导致操作系统停机（8个进程，每个进程最后使用>1GB）

这是预期的行为吗？或者其他人在使用py.test进行大量测试时也遇到了同样的问题？在拆卸（类）中，我可以做些什么来减少内存的使用

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目前，我不能排除C/C++代码中存在问题的可能性，但当通过py.test之外的Python接口使用该代码运行一些长时间运行的程序时，我确实看到随着时间的推移，内存使用率相对稳定。当使用nose而不是py.test时，我也没有发现任何过多的内存使用（我们使用py.test，因为我们需要junit xml报告来处理多个进程）

py.test的内存使用将随着测试数量的增加而增加。每个测试在执行之前都会被收集，对于每个测试运行，测试报告都存储在内存中，对于失败，内存会大得多，因此所有信息都可以在最后报告。因此，在某种程度上，这是意料之中的，也是正常的

然而，我没有确切的数字，也从未对此进行过仔细调查。我们之前确实在一些CI主机上耗尽了内存，但只是给了它们更多的内存来解决问题，而不是进行调查。目前，我们的CI主机有2G的mem，在一次测试运行中运行大约3500个测试，它可能可以运行其中的一半，但可能需要更多的交换。Pypy也是一个能够使用py.test运行大型测试套件的项目，所以这当然是可能的

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如果怀疑C代码泄漏内存，我建议构建一个（小）测试脚本，只测试扩展模块API（带或不带py.test），并在无限循环中调用它，同时在每个循环后收集内存统计数据。经过几次循环后，内存将不再增加。

我们也遇到了类似的问题。在我们的例子中，我们运行了大约4600个测试用例。

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我们广泛使用pytest装置，并通过稍微不同地确定装置的范围（从“session”到“function”的“class”确定多个装置的范围），设法节省了少量的MB。然而，我们的测试性能有所下降。

在任何测试类/案例实例上是否存储了状态/数据？你能试着找到一个练习“增长”内存行为的小例子吗？问题确实是setUpClass方法中测试类上存储的数据。在tearDownClass方法中使用几个self.x=None类型语句解决了这个问题。感谢您为我指出了正确的方向py.test中还有一个问题导致了这一点：你们中有人在测试运行中收集JUnit XML报告吗？它将所有测试细节都保存在内存中，直到最后将其写下来。。。