mypy daemon consumes an increasing amount of memory every time `run` or `recheck` is invoked
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 20.6k
- Forks
- 3.3k
- PR-Merge-Kennzahlen
- PR-Kennzahlen ausstehend
Beschreibung
Bug Report
The amount of memory that the daemon process consumes doesn't drop when typing errors are fixed; the memory consumption appears to stay the same if there are no errors, and when more errors appear, the memory consumption just continues increasing.
This is problematic when running the daemon on initially untyped code bases with large amounts of typing errors (as usually done in code editors integrating with a type-checker), as dmypy becomes sluggish very quickly (because the same existing errors are repeatedly reported).
To Reproduce & Actual Behaviour
-
Repeat this line 2000 times in a file
project/test/__init__.py,aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaand create the following mypy configuration file at
project/mypy.ini[mypy] files = test/ -
Navigate to
project/, then rundmypy run > errors.txtmultiple times without editingproject/test/__init__.py; watch the memory consumption grow for thedmypyprocess. -
Delete all code in
project/test/__init__.py, then rundmypy runagain multiple times. The memory consumption does not decrease.
Expected Behavior
I expect the memory consumption to be proportional to the number of errors, AST nodes, and size of a cache diff since the last time the checked code files have changed. If there's no code changes, it's surprising to me that memory consumption would grow for just repeated reports of the same errors.
Your Environment
- Mypy version used: 1.17.1
- Mypy command-line flags: None
- Mypy configuration options from
mypy.ini(and other config files): See# project/mypy.ini - Operating system: Ubuntu (Pop!_OS) 22.04 LTS
- Python version used: 3.11
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Reproduziere das Problem aus project/test/init.py mit project/mypy.ini, führe dann dmypy run aus und wiederhole recheck, während du den Speicherverbrauch des Daemons beobachtest. Vergleiche das Verhalten, nachdem die wiederholten Fehler entfernt wurden; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn der Speicher durch wiederholte Meldungen nicht mehr wächst und abnimmt, wenn Fehler und AST-Knoten entfernt werden, mit Regressionstests für dieses Szenario.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- tooling
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100