结束内存泄漏分析：利用tracemallocstop()函数

内存泄漏是指在程序执行过程中，由于没有正确释放不再使用的内存，导致内存资源的浪费的现象。对于长时间运行的程序来说，内存泄漏可能使得程序所占用的内存越来越大，最终导致系统崩溃。

tracemalloc是Python中提供的一种跟踪内存分配和内存泄漏的工具。它可以帮助开发者在程序运行时定位和分析内存泄漏的问题。tracemalloc模块提供了一组函数用于启动和停止内存分析，并获取分析结果。

tracemalloc模块的使用分为两个步骤：启动内存分析和停止内存分析。其中，tracemalloc模块提供了start()函数用于启动内存分析，stop()函数用于停止内存分析。

以下是使用tracemalloc模块进行内存泄漏分析的示例代码：

import tracemalloc

# 启动内存分析
tracemalloc.start()

# 以下是一个产生内存泄漏的示例代码
def generate_memory_leak():
    # 创建一个大的列表，但是没有释放它的内存
    big_list = [i for i in range(1000000)]

# 调用产生内存泄漏的函数
generate_memory_leak()

# 停止内存分析
snapshot = tracemalloc.stop()

# 获取内存分配的快照
top_stats = snapshot.statistics('lineno')

# 输出前10个占用内存最多的代码行
print("[ Top 10 ]")
for stat in top_stats[:10]:
    print(stat)

在上述示例中，我们通过调用tracemalloc.start()函数启动了内存分析，在generate_memory_leak()函数中创建了一个大的列表，并且没有释放它的内存。然后，我们调用tracemalloc.stop()函数停止内存分析，并通过snapshot.statistics('lineno')获取内存分配的快照。最后，我们通过遍历top_stats列表输出前10个占用内存最多的代码行。

通过使用tracemalloc模块的start()和stop()函数，我们可以在代码中指定需要进行内存分析的区域，然后获取相应的内存分配快照。这样可以帮助我们定位和分析内存泄漏的问题，从而及时修复和优化代码，提高程序性能和稳定性。