⑴ 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
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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。
⑵ Python如何管理內存
Python中的內存管理是從三個方面來進行的,一對象的引用計數機制,二垃圾回收機制,三內存池機制
一、對象的引用計數機制
Python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，所有對象都有引用計數。
引用計數增加的情況：
1，一個對象分配一個新名稱
2，將其放入一個容器中(如列表、元組或字典)
引用計數減少的情況：
1，使用del語句對對象別名顯示的銷毀
2，引用超出作用域或被重新賦值
sys.getrefcount( )函數可以獲得對象的當前引用計數
多數情況下，引用計數比你猜測得要大得多。對於不可變數據(如數字和字元串)，解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。
二、垃圾回收
1，當一個對象的引用計數歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。
2，當兩個對象a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數，並銷毀用於引用底層對象的名稱。然而由於每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數不會歸零，對象也不會銷毀。(從而導致內存泄露)。為解決這一問題，解釋器會定期執行一個循環檢測器，搜索不可訪問對象的循環並刪除它們。
三、內存池機制
Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
1，Pymalloc機制。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
2，Python中所有小於256個位元組的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的malloc。
3，對於Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。
⑶ python內存管理機制
由於python中萬物皆對象，所以python的存儲問題是對象的存儲問題。實際上，對於每個對象，python會分配一塊內存空間去存儲它。
那麼python是如何進行內存分配，如何進行內存管理，又是如何釋放內存的呢？
總結起來有一下幾個方面：引用計數，垃圾回收，內存池機制
python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，Python內部記錄了對象有多少個引用，即引用計數
1、對象被創建 a= 'abc'
2、對象被引用 b =a
3、對象被其他的對象引用 li = [1,2,a]
4、對象被作為參數傳遞給函數：foo(x)
1、變數被刪除 del a 或者 del b
2、變數引用了其他對象 b = c 或者 a = c
3、變數離開了所在的作用域（函數調用結束） 比如上面的foo(x)函數結束時，x指向的對象引用減1。
4、在其他的引用對象中被刪除（移除） li.remove(a)
5、窗口對象本身被銷毀：del li，或者窗口對象本身離開了作用域。
即對象p中的屬性引用d，而對象d中屬性同時來引用p，從而造成僅僅刪除p和d對象，也無法釋放其內存空間，因為他們依然在被引用。深入解釋就是，循環引用後，p和d被引用個數為2，刪除p和d對象後，兩者被引用個數變為1，並不是0，而python只有在檢查到一個對象的被引用個數為0時，才會自動釋放其內存，所以這里無法釋放p和d的內存空間
垃圾回收機制: ① 引用計數 , ②標記清除 , ③分帶回收
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.(如果出現循環引用的話, 引用計數機制就不再起作用了)
優點:簡單實時性，缺點：維護引用計數消耗資源，且無法解決循環引用。
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.
標記清除演算法也有明顯的缺點：清除非活動的對象前它必須順序掃描整個堆內存，哪怕只剩下小部分活動對象也要掃描所有對象。
為了提高效率，有很多對象，清理了很多次他依然存在，可以認為，這樣的對象不需要經常回收，可以把它分到不同的集合，每個集合回收的時間間隔不同。簡單的說這就是python的分代回收。
具體來說，python中的垃圾分為1，2，3代，在1代里的對象每次回收都會去清理，當清理後有引用的對象依然存在，此時他會進入2代集合，同理2代集合清理的時候存在的對象會進入3代集合。
每個集合的清理時間如何分配：會先清理1代垃圾，當清理10次一代垃圾後會清理一次2代垃圾，當清理10次2代垃圾後會清理3代垃圾。
在Python中，許多時候申請的內存都是小塊的內存，這些小塊內存在申請後，很快又會被釋放，當創建大量消耗小內存的對象時，頻繁調用new/malloc會導致大量的內存碎片，致使效率降低。
內存池的概念就是預先在內存中申請一定數量的，大小相等的內存塊留作備用，當有新的內存需求時，就先從內存池中分配內存給這個需求，不夠了之後再申請新的內存。這樣做最顯著的優勢就是能夠減少內存碎片，提升效率。
Python中有分為大內存和小內存：（256K為界限分大小內存）
大小小於256kb時，pymalloc會在內存池中申請內存空間，當大於256kb，則會直接執行 new/malloc 的行為來申請新的內存空間
在python中 -5到256之間的數據，系統會默認給每個數字分配一個內存區域，其後有賦值時都會指向固定的已分配的內存區域
在運行py程序的時候，解釋器會專門分配一塊空白的內存，用來存放純單詞字元組成的字元串（數字，字母，下劃線）
字元串賦值時，會先去查找要賦值的字元串是否已存在於內存區域，已存在，則指向已存在的內存，不存在，則會在大整數池中分配一塊內存存放此字元串
⑷ Python如何進行內存管理
Python是如何進行內存管理的？
答:從三個方面來說,一對象的引用計數機制,二垃圾回收機制,三內存池機制。
一、對象的引用計數機制
Python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，所有對象都有引用計數。
引用計數增加的情況：
1，一個對象分配一個新名稱
2，將其放入一個容器中（如列表、元組或字典）
引用計數減少的情況：
1，使用del語句對對象別名顯示的銷毀
2，引用超出作用域或被重新賦值
Sys.getrefcount( )函數可以獲得對象的當前引用計數
多數情況下，引用計數比你猜測得要大得多。對於不可變數據（如數字和字元串），解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。
相關推薦：《Python視頻教程》
二、垃圾回收
1，當一個對象的引用計數歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。
2，當兩個對象a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數，並銷毀用於引用底層對象的名稱。然而由於每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數不會歸零，對象也不會銷毀。（從而導致內存泄露）。為解決這一問題，解釋器會定期執行一個循環檢測器，搜索不可訪問對象的循環並刪除它們。
三、內存池機制
Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
1，Pymalloc機制。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
2，Python中所有小於256個位元組的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的malloc。
3，對於Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。
⑸ python如何進行內存管理
Python的內存管理主要有三種機制：引用計數機制，垃圾回收機制和內存池機制。
引用計數機制
簡介
python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，Python內部記錄了對象有多少個引用，即引用計數，當對象被創建時就創建了一個引用計數，當對象不再需要時，這個對象的引用計數為0時，它被垃圾回收。
特性
1.當給一個對象分配一個新名稱或者將一個對象放入一個容器(列表、元組或字典)時，該對象的引用計數都會增加。
2.當使用del對對象顯示銷毀或者引用超出作用於或者被重新賦值時，該對象的引用計數就會減少。
3.可以使用sys.getrefcount()函數來獲取對象的當前引用計數。多數情況下，引用計數要比我們猜測的大的多。對於不可變數據(數字和字元串)，解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。
垃圾回收機制
特性
1.當內存中有不再使用的部分時，垃圾收集器就會把他們清理掉。它會去檢查那些引用計數為0的對象，然後清除其在內存的空間。當然除了引用計數為0的會被清除，還有一種情況也會被垃圾收集器清掉：當兩個對象相互引用時，他們本身其他的引用已經為0了。
2.垃圾回收機制還有一個循環垃圾回收器, 確保釋放循環引用對象(a引用b, b引用a, 導致其引用計數永遠不為0)。
內存池機制
簡介
在Python中，許多時候申請的內存都是小塊的內存，這些小塊內存在申請後，很快又會被釋放，由於這些內存的申請並不是為了創建對象，所以並沒有對象一級的內存池機制。這就意味著Python在運行期間會大量地執行malloc和free的操作，頻繁地在用戶態和核心態之間進行切換，這將嚴重影響Python的執行效率。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
內存池概念
內存池的概念就是預先在內存中申請一定數量的，大小相等的內存塊留作備用，當有新的內存需求時，就先從內存池中分配內存給這個需求，不夠了之後再申請新的內存。這樣做最顯著的優勢就是能夠減少內存碎片，提升效率。內存池的實現方式有很多，性能和適用范圍也不一樣。
特性
1.Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
2.Pymalloc機制。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
3.Python中所有小於256個位元組的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的 malloc。
4.對於Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。