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Memory leak when calling certain python packages from Julia via PythonCall

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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
julia, matplotlib, python
Ambito
performance

Direzione di ricerca

Inizia eseguendo l'MWE fornito di PythonCall e matplotlib con le versioni indicate di Julia, Python e dei package, quindi confronta il suo comportamento in termini di memoria con il ciclo numpy. Indaga sul motivo per cui chiudere ed eliminare la figura e gli assi non libera memoria; il lavoro è completato quando il ciclo ripetuto non cresce più indefinitamente e il comportamento è verificato nella REPL e nello script da riga di comando.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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!

Lingua principale
Julia
Stelle
1.1k
Fork
89
Merge medio
2g 15h
PR unite (30g)
7

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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