Python Threading模块内存占用过高：如何释放内存？

原代码的核心问题 #

1. 拼写错误：threading.Time应为threading.Timer
2. 线程堆积：递归调用bot_task会不断创建新的Timer线程，运行数小时后线程数量会持续累积，每个线程占用的内存无法及时回收，最终导致内存占用飙升
3. 逻辑错误：t.join()会阻塞当前线程，与Timer的异步执行逻辑冲突，进一步加剧线程资源无法释放的问题

修正方案1：单线程循环+sleep（推荐，内存占用稳定） #

这种方式避免频繁创建线程，仅用单个线程处理定时任务，内存占用始终保持在较低水平：

import time, os
from datetime import datetime

update_freq_sec = 5
# 适配不同系统的清屏命令，Windows用'cls'，Linux/macOS用'clear'
clear = lambda: os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')

def bot_task():
    while True:
        print(f'do something example: Last check: {datetime.now().strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")}')
        clear()
        time.sleep(update_freq_sec)

if __name__ == '__main__':
    bot_task()

修正方案2：正确使用Timer（避免递归堆积） #

如果必须使用Timer组件，需调整逻辑，确保任务完成后再创建下一个Timer，避免线程堆积：

import threading, os
from datetime import datetime

update_freq_sec = 5
clear = lambda: os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')

def bot_task():
    print(f'do something example: Last check: {datetime.now().strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")}')
    clear()
    # 任务执行完成后，再创建下一个定时任务
    threading.Timer(update_freq_sec, bot_task).start()

if __name__ == '__main__':
    # 启动第一个定时任务
    threading.Timer(update_freq_sec, bot_task).start()
    # 保持主线程存活，避免程序退出
    threading.Event().wait()

额外内存优化建议 #

• 避免在定时任务循环中重复创建大对象，尽量复用变量
• 如果任务中涉及占用内存较大的对象，执行完成后可通过del large_obj手动解除引用，帮助垃圾回收器更快回收资源
• 若存在循环引用导致的内存泄漏，可手动触发垃圾回收：import gc; gc.collect()（仅在确认有必要时使用）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrea