tracemallocstop()函数：停止内存泄漏的追踪

tracemalloc是Python标准库中的一个模块，它可以用来跟踪程序中的内存分配情况，帮助我们查找内存泄漏的问题。tracemallocstop()函数是tracemalloc模块中的一个函数，它用于停止内存分配的追踪。

使用tracemalloc模块来查找内存泄漏的问题可以分为三个步骤：开始追踪、停止追踪和分析结果。下面我们以一个简单的例子来说明如何使用tracemallocstop()函数来停止内存泄漏的追踪。

假设我们有一个程序，它的功能是生成一个大型的列表，并对列表中的元素进行一些处理。然而，我们怀疑在处理过程中有一些内存泄漏的问题。我们可以使用tracemalloc模块来跟踪内存分配情况，并找出问题所在。

首先，在程序的开始部分，我们需要导入tracemalloc模块，并调用tracemallocstart()函数开始追踪内存分配情况。代码如下：

import tracemalloc

tracemallocstart()

然后，在程序的主逻辑中，我们生成一个大型的列表并进行处理。代码如下：

# 生成一个大型列表
my_list = []
for i in range(1000000):
    my_list.append(i)

# 对列表中的元素进行处理
processed_list = []
for item in my_list:
    processed_list.append(item * 2)

最后，在程序的结束部分，我们调用tracemalloc.stop()函数停止内存分配的追踪，并输出内存分配的统计结果。代码如下：

# 停止内存分配的追踪
tracemalloc.stop()

# 输出内存分配的统计结果
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
print("[ Top 10 memory usage ]")
for stat in top_stats[:10]:
    print(stat)

通过以上的代码，我们可以得到程序中内存分配的统计结果，从而找出内存泄漏的问题所在。在这个例子中，我们只是简单地生成了一个大型的列表并进行处理，实际的程序中可能会更加复杂。但是，通过使用tracemalloc模块，我们可以更轻松地找到内存泄漏的问题以及解决方案。

总结来说，tracemallocstart()函数用于开始内存分配的追踪，tracemallocstop()函数用于停止内存分配的追踪。通过这两个函数的组合以及分析结果，我们可以更加准确地找出程序中的内存泄漏问题。