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Memory leak when calling certain python packages from Julia via PythonCall

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Les mainteneurs répondent en général sous 2 jours

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Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
45/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Plutôt claire
Activité
Calme
Stack technique
julia, matplotlib, python
Domaine
performance

Piste de recherche

Commencez par exécuter le MWE fourni de PythonCall et matplotlib avec les versions indiquées de Julia, Python et des packages, puis comparez son comportement mémoire avec la boucle numpy. Cherchez pourquoi la fermeture et la suppression de la figure et des axes ne libèrent pas la mémoire ; le travail sera considéré comme terminé lorsque la boucle répétée ne croîtra plus indéfiniment et que le comportement sera vérifié dans la REPL et dans le script en ligne de commande.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

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!

Langage dominant
Julia
Étoiles
1.1k
Forks
89
Merge moyen
3 j 2 h
PR mergées (30 j)
6

Préparer son environnement

Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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