Python sys.getrefcount（无）滚动到负值

因此，我有一个相当大的python应用程序，它使用wxPython、Matplotlib、Numpy，最初使用pySerial和minimamodbus进行设备通信。该应用程序用于从USB光谱仪读取和绘制数据。在我们决定将modbus和usb之间的通信交换为速度之前，一切都很顺利。我现在正在使用pyusb和libusb0.1后端。除了一个相当烦人的问题外，它在大多数情况下都有效：

致命的Python错误：取消分配无

这是在进行大约20000次测量后弹出的。它并不总是在同一条上，但很接近。在得到错误后，我在谷歌上搜索了一下，决定在发送cmd和从USB设备接收数据前后在代码中添加sys.getrefcount（None）。我不知道通常预期的数字是多少，但从发送命令之前到提取数据之后，引用计数增加了大约4717个。从读取结束到下一次发送开始，引用计数增加了200000多个。因此，每次测量都会使参考计数增加220000左右

这对我来说似乎是一个惊人的数目，但我不熟悉这里所期望的数字

问题在于，似乎保存“None”引用计数的任何变量都是32位有符号整数。在大约9000次测量之后，参考计数从2147483647溢出到-2147483648。然后，它以与上面相同的速率稳定地增加，直到它达到零，并使用前面提到的致命Python错误终止程序：deallocationnone

更新：
事实证明，从pySerial切换到pyusb并不是问题的根源。我发现这两个版本的应用程序都有同样的问题，只是现在它变得更加明显了十倍，因为我可以使用pyusb对光谱辐射计进行采样

我已经从代码中删除了所有有意识地使用numpy的内容，尽管我知道matplotib非常频繁地使用numpy，并清理了一些其他方面。这降低了程序的失败率。我现在可以在它失效之前进行近90000次测量，但它仍然失效。在程序开始时使用gc库并设置gc.set_debug（gc.debug_LEAK）有助于我找到许多需要修复的地方。该程序输出了许多似乎来自matplotlib的引用。它经常重复这个序列：

gc: collectable <MarkerStyle 05575AB0>
gc: collectable <dict 066C8030>
gc: collectable <instancemethod 0532EB70>
gc: collectable <Affine2D 066BE690>
gc: collectable <WeakValueDictionary instance at 066AE300>
gc: collectable <weakref 066C51B0>
gc: collectable <function 066C11F0>
gc: collectable <tuple 066BE350>
gc: collectable <dict 066C85D0>
gc: collectable <list 05134760>
gc: collectable <set 05597C60>
gc: collectable <dict 066C8390>
gc: collectable <MarkerStyle 066BE790>
gc: collectable <dict 066C8540>
gc: collectable <instancemethod 0532EB48>
gc: collectable <Affine2D 066BE7B0>
gc: collectable <WeakValueDictionary instance at 066AEEB8>
gc: collectable <weakref 066C5210>
gc: collectable <function 066C1270>
gc: collectable <tuple 066BE5B0>
gc: collectable <dict 066C8AE0>
gc: collectable <list 051346E8>
gc: collectable <set 05597A80>
gc: collectable <dict 066C88A0>
gc: collectable <MarkerStyle 066BE850>
gc: collectable <dict 066C8A50>
gc: collectable <instancemethod 0532E760>
gc: collectable <Path 066BE870>
gc: collectable <IdentityTransform 066BE890>
gc: collectable <WeakValueDictionary instance at 066C9148>
gc: collectable <weakref 066C5270>
gc: collectable <function 066C12F0>
gc: collectable <tuple 066BE050>
gc: collectable <dict 066C8D20>
gc: collectable <list 05134530>
gc: collectable <set 05597990>
gc: collectable <dict 066C8F60>

gc：可收集
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏
gc：可收藏

---

刚启动这个应用程序就输出了967行gc:collectable“something”。我不完全理解gc库是如何工作的，也不完全理解为什么会出现这些库。我错过了什么明显的东西吗？如何使此垃圾消失？

其中一个包中的某些内容（可能是

pyusb

，因为它是唯一更改的内容）没有正确管理

None

的引用计数。如果没有某种引用泄漏，就不可能对Python对象引用计数进行概括；他们用于引用计数的有符号

size\u t

可以容纳

2**31-1

或

2**63-1

合法值，即可用内存地址空间大小（字节）的一半（实际上，通常是可用用户模式地址空间的大小，这对您的目的很重要）。由于实际引用它的指针每段使用4或8个字节，即使在没有其他开销的情况下用引用填充所有可用地址，也永远不会有足够的空间来存储可能溢出引用计数字段的引用。这排除了误用的法律代码（比如，将大量引用存储在一个永远不会被清除的缓存中）；一定是参考泄漏

---

很可能每次调用都会多次递增，但以后不会递减。如果您没有自己编写任何Python C扩展或

ctypes

代码来完成这项工作，那么它就是您的软件包之一

pyusb

实际上看起来不像是罪魁祸首；看起来它是用C语言实现的，带有一些

ctypes

的东西，但是用这种方式将真正的Python对象传递给C代码是非常困难的（而且没有理由这样做）。因此，假设您至少使用了一个包，它是作为真正的C扩展实现的，并且是由不理解CPython引用语义的人编写的。我猜不出会是哪一个。

听起来您正在使用的某个模块存在引用泄漏。None的refcount不应该这样做。我认为“不理解CPython引用计数”不是很慷慨——很容易意外地导致手动引用计数错误，特别是当您使用非平凡的控制流编写函数时，或者如果多个程序员在同一个函数上工作时。