本文系统梳理了 Python 内存泄漏的定位方案，从概念澄清、现象确认入手，逐步介绍 tracemalloc、objgraph 等核心工具的使用思路，并对不同分析手段进行了对比。文章强调通过可复现最小场景与分层排查，精确定位对象与引用链，同时提醒关注 C 扩展与设计层面的隐性风险，帮助构建长期稳定的内存管理能力。

文章系统阐明了区分症状问题与根源问题的可操作方法：以清晰问题陈述开局，借助5 Whys、鱼骨图与因果图构建并证伪假设，结合前置与后置指标识别因果中介变量，通过灰度实验与回归测试验证是否触达根因；同时以RCA与CAPA流程把处置、预防与知识沉淀闭环。文中提供对比表、跨域案例与落地工具链（含观测性与项目管理系统），并指出AIOps与因果推断将提升因果路径识别效率，但成效最终取决于框架化思维与组织机制。