调试python程序中的内存泄露问题可能是一项艰巨的任务，特别是在程序运行时可能导致系统崩溃的情况下。为了有效地解决这个问题，我们可以利用
filprofiler这个第三方库，它可以帮助我们分析python程序的内存使用情况。
如果你在Linux或macOS系统上运行可能导致内存泄露的程序，你可能会看到类似于下图的情况：
摄影：产品经理
产品经理中的霸王餐
而在Windows系统上，程序可能会直接导致系统卡死。
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为了避免这种情况，我们需要一种方法来查看程序中每个函数的内存使用情况，以便缩小调试范围。这就是
filprofiler发挥作用的地方。
首先，我们需要安装这个库：
pip install filprofiler
接下来，我们可以编写一段可能导致内存泄露的代码：
def func_a():
print('我是一个正常的函数')
def func_b():
print('我是第二个正常的函数')
def func_c():
print('我是第三个正常的函数')
def func_oom():
print('我是一个会导致内存泄露的函数')
datas = []
while True:
datas.append('s' 1024 1024)
print('运行程序的时候，你不会看到这一行')
def run():
func_a()
func_b()
func_c()
func_oom()
run()
直接运行这段程序会因为内存泄露而被系统终止。
在使用
filprofiler之前，我们需要调整虚拟内存的大小，以防止
filprofiler本身因为占用过多内存而被系统终止。首先，使用
free命令查看系统可用内存：
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系统可用内存为1619456 KB
然后，使用
ulimit命令将程序可以使用的内存稍微调低一些：
ulimit -Sv 1600000
现在，我们可以使用
filprofiler来运行这个程序：
fil-profile run test.py
运行效果如下图所示：
filprofiler会在当前文件夹下生成一个
fil-result文件夹，其中包含一个以时间命名的文件夹，里面有两个
svg文件，如下图所示：
我们使用浏览器打开其中的
out-of-memory.svg文件，可以看到如下图所示的内存占用图：
从图中可以看出，占用内存最大的函数是
func_oom，程序也是在这个地方崩溃的。
通过这种方法，我们可以有效地定位和调试Python程序中的内存泄露问题。
