Я измеряю сколько RAM занимает метод с помощью следуюещего кода
            process = psutil.Process()
            mem_1 = process.memory_info().rss / (1024 ** 2)
            self.prepare_data_for_model()
            mem_2 = process.memory_info().rss / (1024 ** 2)

Где 
    def prepare_data_for_model(self):
        self.pt = PolarsTables(data=self.data,
                               constr_data=self.constr_data,
                               constr_sets=self.constr_sets,
                               constr_filled=self.constr_filled,
                               sets_enable_constr=self.sets_enable_constr,
                               polars_objects_manager=self.polars_objects_manager,
                               parameters=self.parameters, verbose=1, store=STORE_POLARS,
                               path_to_save='polars_tables/')
        self.pt.data_main_02()
        del self.polars_objects_manager.cnstr_index
        del self.polars_objects_manager.overprod_group_index
        del self.polars_objects_manager.oversale_group_index
        del self.polars_objects_manager.t_group_index
        del self.polars_objects_manager.prd_group_index
        del self.polars_objects_manager.prod_group_index
        del self.polars_objects_manager.store_group_index
    def data_main_02(self):
        # Дополнительные множества (диапазоны)
        # Множество индексов по ограничениям (по строкам в файле)
        self.pom.eps = 10 ** -13
        self.create_set('cnstr_index', value=[str(i) for i in range(1, 10001)])
        self.create_set('overprod_group_index', value=range(1, 10001), description='Множество групп перепроизводства')
        self.create_set('oversale_group_index', value=[str(i) for i in range(1, 10001)], description='Множество групп перекидки спроса')
        self.create_set('t_group_index', value=[str(i) for i in range(1, 50001)], description='Множество индексов по периодам применения ограничения')
        self.create_set('prd_group_index', value=[str(i) for i in range(1, 50001)], description='Множество индексов по элементам области данных по НП')
        self.create_set('prod_group_index', value=[str(i) for i in range(1, 50001)], description='Множество индексов по элементам области данных по производству')
        self.create_set('store_group_index', value=[str(i) for i in range(1, 50001)], description='Множество индексов по элементам области данных по хранению')
        self.create_set('t_period', value=range(1, 32), description='Вспомогательное множество дней')

        self.create_set(set_name='t',
                        value=self.data["0.Справочник периодов (дни)"]["Декада"].drop_duplicates(),
                        description='Множество декад')
        self.create_set(set_name='t_day',
                        value=self.data["0.Справочник периодов (дни)"]["День"].drop_duplicates(),
                        description='Множество дней')

        self.create_scalar(name='price_scale', value=2e-9, description='Параметр для шкалирования цен')
        self.create_scalar(name='current_iteration', value=1, description='Счетчик итераций для ограничения обязательного спроса')
        self.create_scalar(name='max_iteration', value=0, description='Макс. значение итераций для ограничения обязательного спроса')

        ## Это надо переделать на pl.from_pandas
        self.create_parameter_from_df(parameter_name='t_day_on_t',
                                      df=pl.from_pandas(self.data["0.Справочник периодов (дни)"][['День', 'Декада', 'Порядок']]) \
                                           .rename(dict(zip(['День', 'Декада', 'Порядок'], ['t_day', 't', 'Value']))),
                                      description='Порядок дней по периодам расчета')

        self.create_parameter_from_df(parameter_name='calc_settings',
                                      df=pl.from_pandas(self.data['0.Параметры расчета']) \
                                           .rename(dict(zip(['Показатель', 'Значение'], ['name', 'value']))),
                                      description='Параметры расчета')

        self.create_parameter_from_df(parameter_name='t_period_ord',
                                      df=pl.DataFrame({'t_period': self.pom.t_period,
                                                       'Value': range(1, len(self.pom.t_period) + 1)}),
                                      description='Порядок дней вспомог. мн-ва')

        self.create_parameter_from_df(parameter_name='t_day_on_t_set',
                                      df=self.pom.t_day_on_t.filter(pl.col('Value') > 0).select(['t_day', 't']),
                                      description='Привязка множества дней к периодам расчета')

        self.create_parameter_from_df(parameter_name='t_day_ord',
                                      df=self.pom.t_day_on_t.group_by("t_day").agg(pl.sum("Value")),
                                      description='Порядок дней')
        del self.polars_objects_manager.t_period
        del self.polars_objects_manager.price_scale
        del self.polars_objects_manager.current_iteration
        del self.polars_objects_manager.max_iteration
        del self.polars_objects_manager.t_day_on_t
        del self.polars_objects_manager.calc_settings
        del self.polars_objects_manager.t_period_ord
        del self.polars_objects_manager.t_day_on_t_set
        del self.polars_objects_manager.t_day_ord
Несмотря на то, что я удаляю в конце все созданные объекты потребление RAM увеличивается на 30 мегабайт. Почему? Как сделать так чтобы оно не менялось, ведь в конце у нас не остается новых объектов?