scikit-fuzzy循环调用时函数内部局部对象未销毁导致内存泄漏问题咨询

• 循环引用+自定义析构方法导致GC失效：你遇到的内存泄漏是scikit-fuzzy旧版本的已知问题，核心出在ctrl.Rule、ctrl.ControlSystem两个类的实现上：这两个类互相持有对方的引用（Rule会绑定到所属的ControlSystem，ControlSystem存储所有Rule实例），同时早期版本的类定义中带有自定义的__del__析构方法。CPython的垃圾回收机制无法处理带有__del__方法的循环引用链，这部分对象的引用计数永远不会降到0，也不会被GC主动回收，每调用一次base_example就会残留一批对象在内存中。
• 你可以导入gc模块后打印gc.garbage验证，跑几轮循环后会看到大量无法被回收的Rule、ControlSystem实例。

• 升级scikit-fuzzy到最新版本：官方在0.4.2及之后的版本已经修复了这个问题，移除了导致GC阻塞的__del__方法，优化了对象引用结构，升级后重复调用不会再出现内存持续上涨的情况。
• 临时兼容方案（无法升级版本时使用）：如果必须使用旧版本，不要在循环内部重复创建ControlSystem和Rule实例，把这部分逻辑提到循环外面全局初始化，每次循环仅复用同一个ControlSystemSimulation实例即可，示例如下：

from skfuzzy import control as ctrl
import skfuzzy as fuzz
import numpy as np
from pympler import tracker

# 全局初始化一次规则和控制系统
quality = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'quality')
service = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'service')
tip = ctrl.Consequent(np.arange(0, 26, 1), 'tip')
quality.automf(3)
service.automf(3)
tip['low'] = fuzz.trimf(tip.universe, [0, 0, 13])
tip['medium'] = fuzz.trimf(tip.universe, [0, 13, 25])
tip['high'] = fuzz.trimf(tip.universe, [13, 25, 25])
rule1 = ctrl.Rule(quality['poor'] | service['poor'], tip['low'])
rule2 = ctrl.Rule(service['average'], tip['medium'])
rule3 = ctrl.Rule(service['good'] | quality['good'], tip['high'])
tipping_ctrl = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])

if __name__ == '__main__':
    tr = tracker.SummaryTracker()
    # 可全局复用同一个模拟实例，每次计算前调用reset()清空历史数据
    tipping = ctrl.ControlSystemSimulation(tipping_ctrl)
    for i in range(100000):
        tipping.reset()
        tipping.input['quality'] = 6.5
        tipping.input['service'] = 9.8
        tipping.compute()
        if i%500==0:
            print('Iteration ',i)
            tr.print_diff()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matt