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Py_Finalize()会把你在python里用的memory全部free掉，如果你在C里自己弄出来的PyObject，Py_Finalize()应该不会管，出来混，总是要还的嘛。
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这不是你电脑内存大小的问题，
在编程中，如果在一个域中输入的数据超过了它的要求就会引发数据溢出问题。
缓冲区溢出好比是将十磅的糖放进一个只能装五磅的容器里。一旦该容器放满了，余下的部分就溢出在柜台和地板上，弄得一团糟。由于计算机程序的编写者写了一些编码，但是这些编码没有对目的区域或缓冲区——五磅的容器——做适当的检查，看它们是否够大，能否完全装入新的内容——十磅的糖，结果可能造成缓冲区溢出的产生。如果打算被放进新地方的数据不适合，溢得到处都是，该数据也会制造很多麻烦。但是，如果缓冲区仅仅溢出，这只是一个问题。到此时为止，它还没有破坏性。当糖溢出时，柜台被盖住。可以把糖擦掉或用吸尘器吸走，还柜台本来面貌。与之相对的是，当缓冲区溢出时，过剩的信息覆盖的是计算机内存中以前的内容。除非这些被覆盖的内容被保存或能够恢复，否则就会永远丢失。
具体你可以看下边的资料。
语言都存在内存泄露，比如 循环引用
a引用b，b引用c，c引用a
一、Python内存溢出原因
1、内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据； 一般比如数据查询未做分页处理。
2、集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收。
3、代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体。
4、使用的第三方软件中的BUG； 一般引用第三方jar包过多会出现此类问题。
5、启动参数内存值设定的过小 这种可能性很小服务器参数设置一般会出现这类问题毕竟都是开发。
二、Python内存溢出的解决方案
第一步：
修改JVM启动参数，直接堆内存( -Xms，-Xmx参数一定不要忘记加 )。
第二步：
检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误。
第三步：
对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。
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