Pythonでデータ分析や機械学習、あるいは長期間稼働するアプリケーションを開発していると、「スクリプトのメモリ使用量が多い」「どうすれば不要なメモリを解放できるのだろう？」といった疑問に直面することがあります。
C言語やC++のように手動でメモリを管理する言語に慣れている方にとっては、Pythonのメモリ解放の仕組みは少し特殊に感じられるかもしれません。
そこでこの記事では、Pythonにおけるメモリ管理の基本的な仕組みから、del文やgcモジュールの正しい使い方、カベージコレクションの仕組み、そしてメモリを効率的に使うための実践的なコーディング手法まで、初心者にもわかりやすく徹底的に解説していきます。
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Pythonのメモリ管理は「ガベージコレクション」による自動解放が基本
まず最も重要な大原則として、Pythonにおけるメモリ管理は、その大部分が自動的に行われます。
開発者が明示的に「このメモリを解放せよ」と命令することは、ほとんどありません。
この自動的なメモリ管理を実現しているのが、「ガベージコレクション」と呼ばれる仕組みです。
Pythonは、プログラム内で使われなくなったオブジェクト（変数、リスト、クラスインスタンスなど）を自動的に検出し、そのオブジェクトが占有していたメモリを解放して、再利用可能な状態に戻してくれます。
これがガベージコレクションです。
したがって、多くの場合、開発者はメモリ解放について細かく気にする必要はないでしょう。
しかし、ガベージコレクションの仕組みを理解しておくことは、パフォーマンスの問題を解決したり、よりメモリ効率の良いコードを書いたりする上で非常に役立ちます。
Pythonのメモリ解放の仕組み
Pythonの自動メモリ管理は、主に2つの仕組みによって支えられています。
参照カウント方式
これがPythonのメインとなるメモリ管理方式です。
すべてのオブジェクトは、「自分を参照している変数がいくつあるか」を数える「参照カウント」という内部カウンターを持っています。
- 新しい変数がオブジェクトを参照すると、カウントが1増えます。
- オブジェクトを参照していた変数が別のものを参照したり、スコープを外れて消滅したりすると、カウントが1減ります。
- そして、この参照カウントが0になった瞬間に、そのオブジェクトは不要になったと判断され、メモリから即座に解放されます。
この仕組みにより、ほとんどのオブジェクトは不要になったらすぐに片付けられるため、効率的なメモリ利用が実現できています。
ガベージコレクション（GC）
参照カウント方式は高速で効率的ですが、一つだけ弱点があります。
それは「循環参照」を解決できないことです。
循環参照とは、2つ以上のオブジェクトが互いに参照し合っている状態を指します。
# 循環参照の例
a = []
b = []
# aはbを参照し、bはaを参照している
a.append(b)
b.append(a)
# aとbへの参照を削除する
del a
del bこのコードの最後でdel a、del bを実行しても、オブジェクトa（リスト）はオブジェクトbから参照されており、オブジェクトbはオブジェクトaから参照されているため、どちらの参照カウントも1のままになってしまいます。
その結果、参照カウントが0にならず、メモリが解放されない「メモリリーク」が発生してしまうのです。
この問題を解決するのが、補助的な役割を担うガベージコレクションです。
ガベージコレクションは、このような循環参照によって孤立してしまったオブジェクトのグループを探し出し、まとめてメモリから解放してくれます。
手動でメモリ解放を試みる方法
Pythonのメモリ管理は自動が基本ですが、開発者がその挙動に少しだけ介入する方法も用意されています。
del文によるメモリ解放
del文は、よく「メモリを解放する命令」と誤解されがちですが、その本質は少し異なります。
delはオブジェクトを削除するのではなく、オブジェクトへの参照（変数名）を削除する命令です。
# 巨大なリストを作成
large_list = list(range(10000000))
# large_listという名前（参照）を削除する
del large_list
# この後、large_listにアクセスしようとするとNameErrorになる
# print(large_list)上記の例でdel large_listを実行すると、large_listという変数が削除されます。
この時、この巨大なリストを参照している変数が他に無ければ、リストオブジェクトの参照カウントが0になります。
その結果、Pythonのメモリ管理システムがこのリストを不要と判断し、メモリを解放する、という流れになります。
つまり、delはメモリ解放の「引き金」にはなり得ますが、直接的な解放命令ではないことを理解しておくことが重要です。
gc.collect()による強制的なメモリ解放
循環参照を解決するガベージコレクション（GC）は、一定のタイミングで自動的に実行されます。
しかし、gcモジュールを使うことで、このGCを好きなタイミングで強制的に実行させることが可能です。
import gc
# （循環参照など、GCでないと解放されないオブジェクトがあるとする）
# ガベージコレクションを強制的に実行
collected_count = gc.collect()
print(f"ガベージコレクタによって解放されたオブジェクト数: {collected_count}")これは、プログラムの中で特にメモリを大量に消費する処理が終わった直後など、特定のタイミングで明示的にメモリをクリーンアップしたい場合に役立つことがあります。
ただし、gc.collect()を頻繁に呼び出すことは、通常は推奨されません。
自動GCのスケジューリングは非常に高度に最適化されており、手動で介入することがかえってパフォーマンスを低下させる可能性もあるからです。
この関数は、メモリプロファイリングを行って、明確なメモリリークの原因が循環参照にあると特定できた場合などに限定して使用するのがよいでしょう。
メモリを効率的に使うための実践的なコーディング
手動での解放を考える前に、そもそもメモリを無駄遣いしないように、以下のようなコードを書くことが最も重要です.
ジェネレータを使う
巨大なリストを一度にメモリ上に作成する代わりに、ジェネレータを使うことで、値を一つずつ生成しながら処理を進めることができます。
これにより、メモリ使用量を劇的に削減可能です。
# 悪い例：巨大なリストをメモリ上に確保
def create_large_list(n):
return [i for i in range(n)]
# 良い例：値を一つずつ生成するジェネレータ
def create_generator(n):
for i in range(n):
yield i
# ジェネレータを使えば、巨大なメモリを消費せずに済む
total = 0
for num in create_generator(10000000):
total += numwith文でリソースを確実に閉じる
ファイルやネットワーク接続などを開いた後は、必ず閉じる必要があります。
with文を使うことで、処理のブロックを抜ける際に自動的にclose()メソッドが呼び出されることが保証され、リソースの解放漏れを防ぐことができます。
# with文を使えば、ファイルのクローズが保証される
with open('large_file.txt', 'r') as f:
for line in f:
# 何らかの処理
pass
# withブロックを抜けた時点で、fは自動的に閉じられる適切なデータ構造を選択する
大量の数値を扱う場合、Pythonの標準リストよりも、データ分析ライブラリであるNumPyの配列（ndarray）や、PandasのSeries/DataFrameを使った方が、メモリ効率が良く、処理速度も高速になることがよくあります。
Pythonでのメモリ解放などを効率的に学ぶには
メモリ解放をはじめとするPythonのスキルを効率的に習得するには、プログラミングスクールの活用が最も近道です。
スクールでスキルを高めることにより、今の仕事に活かしたり、副業として高単価な案件を受注できたりするだけでなく、Pythonエンジニアとして転職することも可能になります。
Pythonエンジニアは需要が非常に高いため、それに比例して年収も高くなる傾向にあります。
「今よりも年収を上げたい」「将来性の高い職種であるエンジニアへ転職したい」といった気持ちが強い場合は、プログラミングスクールでPythonの専門スキルを習得しつつ、ポートフォリオ支援や転職支援を受けてエンジニアへ転職する、という道を目指すのもよいでしょう。
なお、「Pythonに強く、受講生からの評判も良いプログラミングスクール」には、以下のようなところがあります。
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