Memory leak: warnings module
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
Comienza ejecutando el script proporcionado memory_leak_warnings.py en el comando de Docker python:3.9 y monitorízalo con docker stats. Lee la documentación del módulo warnings y compara el comportamiento entre las versiones de CPython indicadas. El issue no define una solución específica ni una prueba clara de finalización, aparte de evitar el crecimiento de memoria sin límites.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Bug report
Memory leak in warnings module
Steps to reproduce:
- Create test script
`$ cat > memory_leak_warnings.py << EOF
import warnings
import random
while True:
warn_text = str(random.random())
warnings.warn(warn_text, DeprecationWarning)
EOF`
-
Run script
docker run -it --rm --name memory-leak-warnings -v "$PWD":/usr/src/myapp -w /usr/src/myapp python:3.9 python memory_leak_warnings.py -
Monitor memory usage of container with running script
$ docker stats memory-leak-warnings
And you can see MEM USAGE constantly increased

https://docs.python.org/3/library/warnings.html
Warnings is a standard module, anyone can use it.
Having an application with a lot of dependencies - you have no idea which module use warnings module, so in production you will have memory leak.
For example aiomysql use it https://github.com/aio-libs/aiomysql/blob/master/aiomysql/cursors.py#L479 and seems like it is ok to use warnings standard module.
I have to disable warnings to get rid such kind of memory leaks. Is it ok? Or maybe warnings must be disabled on production enviroments? If so - this should be noticed in documentaion.
Thanks
Your environment
- CPython versions tested on: 3.6, 3.7, 3.9, 3.10
- Operating system and architecture: https://hub.docker.com/_/python
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 77.2k
- Forks
- 36k
- Merge medio
- 1 d 9 h
- PR fusionados (30 d)
- 558
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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