问for循环中的Python多处理；循环之间未清除内存

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在for循环中启动多进程应用程序时，Python内存不足。每增加一个循环，分配的内存就会变得更大。如何解决此问题？

我正在执行大型蒙特卡洛模拟，每个模拟都有数千个模拟。为了获得性能提升，我使用了multiprocessing模块，并在10个内核上并行运行各个模拟。每个蒙特卡洛模拟使用相同的模型，但不同的模型输入。我基本上是在循环一个输入列表，并在上一个蒙特卡罗模拟完成后，用下一个模型的输入开始一个新的蒙特卡罗模拟。

奇怪的是，之前的蒙特卡洛模拟中分配的内存并没有在它完成后释放。每增加一次蒙特卡洛模拟，分配的内存就会越来越大，直到python耗尽内存。上一次蒙特卡洛模拟中的每个python对象都会被下一次蒙特卡洛模拟中的对象覆盖。使用del或调用gc.collect()删除循环末尾的对象无济于事。

我目前的解决方案是:在一个bash脚本中实现for循环，该脚本在每个循环中调用python。

代码非常大，由几个不同的类组成。基本上这就是发生的事情：

from monte_carlo import mc_class

input_list = [input1, input2, ...]
model_parameters = ...

for inpt in input_list:
    mc = mc_class(model_parameters=model_parameters, model_inputs=inpt)
    mc.run()
    mc.save_results()
    mc.generate_plots()
    del mc

mc.run()开始蒙特卡洛模拟。这个调用创建了几个进程，运行它们并收集结果。代码与https://github.com/lbl-srg/EstimationPy/blob/master/estimationpy/fmu_utils/fmu_pool.py基本相同

我期望在multiprocessing完成后释放内存。我认为python会进行垃圾回收，特别是在del mc之后。