① python 緩存
詳解： https://pythonav.com/wiki/detail/6/88/
一.
1.int 類型的緩存
[-5, 256]的整型，只要Python解釋器一運行，這些數值就載入到了內存
2.free_list：float、list、touple、dict等都是這種方式
當一個對象引用計數為0時，按理說就應該被垃圾回收了，但是Python不是這么做的，而是將對象放入到free_list鏈表裡面。這樣，以後再去創建該對象時，不會重新開辟內存，而是直接使用free_list裡面的
② python有緩存模塊嗎
從Python 3.2開始，可以使用functools庫中的裝飾器@lru_cache。這是最近使用過的緩存，所以其中的項目沒有到期時間，但作為快速入侵，它非常有用。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=256)def f(x):
return x*xfor x in range(20):
print f(x)for x in range(20):
print f(x)
③ Python內存駐留機制
字元串駐留機制在許多面向對象編程語言中都支持，比如Java、python、Ruby、PHP等，它是一種數據緩存機制，對不可變數據類型使用同一個內存地址，有效的節省了空間，本文主要介紹Python的內存駐留機制。
字元串駐留就是每個字元串只有一個副本，多個對象共享該副本，駐留只針對不可變數據類型，比如字元串，布爾值，數字等。在這些固定數據類型處理中，使用駐留可以有效節省時間和空間，當然在駐留池中創建或者插入新的內容會消耗一定的時間。
下面舉例介紹python中的駐留機制。
在Python對象及內存管理機制一文中介紹了python的參數傳遞以及以及內存管理機制，來看下面一段代碼：
知道結果是什麼嗎？下面是執行結果：
l1和l2內容相同，卻指向了不同的內存地址，l2和l3之間使用等號賦值，所以指向了同一個對象。因為列表是可變對象，每創建一個列表，都會重新分配內存，列表對象是沒有「內存駐留」機制的。下面來看不可變數據類型的駐留機制。
在 Jupyter或者控制台交互環境 中執行下面代碼：
執行結果：
可以發現a1和b1指向了不同的地址，a2和b2指向了相同的地址，這是為什麼呢？
因為啟動時，Python 將一個 -5~256 之間整數列表預載入（緩存）到內存中，我們在這個范圍內創建一個整數對象時，python會自動引用緩存的對象，不會創建新的整數對象。
浮點型不支持：
如果上面的代碼在非交互環境，也就是將代碼作為python腳本運行的結果是什麼呢？（運行環境為python3.7）
全為True，沒有明確的限定臨界值，都進行了駐留操作。這是因為使用不同的環境時，代碼的優化方式不同。
在 Jupyter或者控制台交互環境 中：
滿足標識符命名規范的字元：
結果：
乘法獲取字元串（運行環境為python3.7）
結果：
在非交互環境中：
注意： 字元串是在編譯時進行駐留 ，也就是說，如果字元串的值不能在編譯時進行計算，將不會駐留。比如下面的例子：
在交互環境執行結果如下：
都指向不同的內存。
python 3.7 非交互環境執行結果：
發現d和e指向不同的內存，因為d和e不是在編譯時計算的，而是在運行時計算的。前面的 a = 'aa'*50 是在編譯時計算的。
除了上面介紹的python默認的駐留外，可以使用sys模塊中的intern()函數來指定駐留內容
結果：
使用intern()後，都指向了相同的地址。
本文主要介紹了python的內存駐留，內存駐留是python優化的一種策略，注意不同運行環境下優化策略不一樣，不同的python版本也不相同。注意字元串是在編譯時進行駐留。
--THE END--
④ python的內存管理機制
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XCCS_澍
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Python 的內存管理機制及調優手段？ 原創
2018-08-05 06:50:53
XCCS_澍
碼齡7年
關注
內存管理機制：引用計數、垃圾回收、內存池。
一、引用計數：
引用計數是一種非常高效的內存管理手段， 當一個 Python 對象被引用時其引用計數增加 1， 當其不再被一個變數引用時則計數減 1. 當引用計數等於 0 時對象被刪除。
二、垃圾回收 ：
1. 引用計數
引用計數也是一種垃圾收集機制，而且也是一種最直觀，最簡單的垃圾收集技術。當 Python 的某個對象的引用計數降為 0 時，說明沒有任何引用指向該對象，該對象就成為要被回收的垃圾了。比如某個新建對象，它被分配給某個引用，對象的引用計數變為 1。如果引用被刪除，對象的引用計數為 0，那麼該對象就可以被垃圾回收。不過如果出現循環引用的話，引用計數機制就不再起有效的作用了
2. 標記清除
如果兩個對象的引用計數都為 1，但是僅僅存在他們之間的循環引用，那麼這兩個對象都是需要被回收的，也就是說，它們的引用計數雖然表現為非 0，但實際上有效的引用計數為 0。所以先將循環引用摘掉，就會得出這兩個對象的有效計數。
3. 分代回收
從前面「標記-清除」這樣的垃圾收集機制來看，這種垃圾收集機制所帶來的額外操作實際上與系統中總的內存塊的數量是相關的，當需要回收的內存塊越多時，垃圾檢測帶來的額外操作就越多，而垃圾回收帶來的額外操作就越少；反之，當需回收的內存塊越少時，垃圾檢測就將比垃圾回收帶來更少的額外操作。
⑤ python threading.local 有緩存嗎
#coding=utf-8
import threading
# 創建全局ThreadLocal對象:
localVal = threading.local()
localVal.val = "Main-Thread"
def process_student():
print '%s (in %s)' % (localVal.val, threading.current_thread().name)
def process_thread(name):
#賦值
localVal.val = name
process_student()
t1 = threading.Thread(target= process_thread, args=('One',), name='Thread-A')
t2 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Two',), name='Thread-B')
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print localVal.val