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Memory leak when calling certain python packages from Julia via PythonCall

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Los mantenedores suelen responder en 2 días

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
45/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
julia, matplotlib, python
Área
performance

Línea de trabajo

Comienza ejecutando el MWE proporcionado de PythonCall y matplotlib con las versiones indicadas de Julia, Python y los paquetes, y compara después su comportamiento de memoria con el bucle de numpy. Investiga por qué cerrar y eliminar la figura y los ejes no libera memoria; se considerará terminado cuando el bucle repetido deje de crecer indefinidamente y el comportamiento se verifique en la REPL y en el script de línea de comandos.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

bug

Affects: PythonCall

Describe the bug

Memory is not released when repeatedly creating and closing matplotlib figures via PythonCall. I originally had the issue with an elaborate cartopy plotting loop, but have managed to recreate it in a simple while true loop MWE. Each iteration allocates a new figure/axes via plt.subplots, immediately closes it with plt.close, calls PythonCall.pydel! on both the figure and axes objects, and calls GC.gc(). However, there is still a leak until the process is killed.

This does not occur when repeatedly allocating and deleting a numpy array in an equivalent loop, so the issue has something to do with what kind of python objects are created. I also have similar memory leak issues with scikit-learn.

The issue is reproducable both in the Julia REPL and in the VS Code Julia extension, and when I execute a script containing the below code from the command line.

MWE:
using PythonCall
@py import matplotlib.pyplot as plt

i = 0
while true
global i += 1
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
plt.close(fig)
PythonCall.pydel!(ax)
PythonCall.pydel!(fig)
GC.gc()
println("Iteration $i done")
end

My system

OS: macOS 15.7.4 (arm64, Apple Silicon)
Julia: 1.12.6
Python: 3.14.2 (conda-forge, Clang 20.1.8)
PythonCall: 0.9.31
matplotlib: 3.10.8

Thanks for your help!

Lenguaje dominante
Julia
Estrellas
1.1k
Forks
88
Merge medio
3 d 2 h
PR fusionados (30 d)
6

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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