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分配器python

發布時間:2024-11-24 12:17:30

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。

㈡ 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。

㈢ 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。

㈣ Python引入了一個機制:引用計數。

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。
總結一下對象會在一下情況下引用計數加1:
1.對象被創建:x=4
2.另外的別人被創建:y=x
3.被作為參數傳遞給函數:foo(x)
4.作為容器對象的一個元素:a=[1,x,'33']
引用計數減少情況
1.一個本地引用離開了它的作用域。比如上面的foo(x)函數結束時,x指向的對象引用減1。
2.對象的別名被顯式的銷毀:del x ;或者del y
3.對象的一個別名被賦值給其他對象:x=789
4.對象從一個窗口對象中移除:myList.remove(x)
5.窗口對象本身被銷毀:del myList,或者窗口對象本身離開了作用域。垃圾回收
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)。
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。
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。另外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。
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。這也就是之前提到的

㈤ python怎麼進行內存管理的

Python作為一種動態類型的語言,其對象和引用分離。這與曾經的面向過程語言有很大的區別。為了有效的釋放內存,Python內置了垃圾回收的支持。Python採取了一種相對簡單的垃圾回收機制,即引用計數,並因此需要解決孤立引用環的問題。Python與其它語言既有共通性,又有特別的地方。對該內存管理機制的理解,是提高Python性能的重要一步。

㈥ 如何面試Python後端工程師

面試題
1、Python是如何進行內存管理的?

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。

a. 引用計數

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。

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。

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。

b. 垃圾回收

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。


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。

c. 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。
【Python環境】12道 Python面試題總結

2、什麼是lambda函數?它有什麼好處?

lambda 表達式,通常是在需要一個函數,但是又不想費神去命名一個函數的場合下使用,也就是指匿名函數

lambda函數:首要用途是指點短小的回調函數

lambda [arguments]: expression

>>> a=lambda x,y:x+y

>>> a(3,11)

3、Python裡面如何實現tuple和list的轉換?

直接使用tuple和list函數就行了,type()可以判斷對象的類型。

4、請寫出一段Python代碼實現刪除一個list裡面的重復元素。

這個地方用set可以實現。

5、Python裡面如何拷貝一個對象?(賦值,淺拷貝,深拷貝的區別)

賦值(=),就是創建了對象的一個新的引用,修改其中任意一個變數都會影響到另一個。

淺拷貝:創建一個新的對象,但它包含的是對原始對象中包含項的引用(如果用引用的方式修改其中一個對象,另外一個也會修改改變){1,完全切片方法;2,工廠函數,如list();3,模塊的()函數}

深拷貝:創建一個新的對象,並且遞歸的復制它所包含的對象(修改其中一個,另外一個不會改變){模塊的deep.deep()函數}

6、介紹一下except的用法和作用?

try…except…except…[else…][finally…]

執行try下的語句,如果引發異常,則執行過程會跳到except語句。對每個except分支順序嘗試執行,如果引發的異常與except中的異常組匹配,執行相應的語句。如果所有的except都不匹配,則異常會傳遞到下一個調用本代碼的最高層try代碼中。

try下的語句正常執行,則執行else塊代碼。如果發生異常,就不會執行

如果存在finally語句,最後總是會執行。
【Python環境】12道 Python面試題總結

7、Python裡面match()和search()的區別?

re模塊中match(pattern,string [,flags]),檢查string的開頭是否與pattern匹配。

re模塊中research(pattern,string [,flags]),在string搜索pattern的第一個匹配值。

>>> print(re.match(『super』, 『superstition』).span())

(0, 5)

>>> print(re.match(『super』, 『insuperable』))

None

>>> print(re.search(『super』, 『superstition』).span())

(0, 5)

>>> print(re.search(『super』, 『insuperable』).span())

(2, 7)

8、用Python匹配HTML tag的時候,<.*>和<.*?>有什麼區別?

術語叫貪婪匹配( <.*> )和非貪婪匹配( <.*?> )

例如:

test

<.*> :

test

<.*?> :

9、以下的代碼的輸出將是什麼? 說出你的答案並解釋

輸出:

使你困惑或是驚奇的是關於最後一行的輸出是 3 2 3 而不是 3 2 1。為什麼改變了 Parent.x 的值還會改變 Child2.x 的值,但是同時 Child1.x 值卻沒有改變?


個答案的關鍵是,在 Python
中,類變數在內部是作為字典處理的。如果一個變數的名字沒有在當前類的字典中發現,將搜索祖先類(比如父類)直到被引用的變數名被找到(如果這個被引用的
變數名既沒有在自己所在的類又沒有在祖先類中找到,會引發一個 AttributeError 異常 )。

因此,在父類中設置 x = 1 會使得類變數 X 在引用該類和其任何子類中的值為 1。這就是因為第一個 print 語句的輸出是 1 1 1。

隨後,如果任何它的子類重寫了該值(例如,我們執行語句 Child1.x = 2),然後,該值僅僅在子類中被改變。這就是為什麼第二個 print 語句的輸出是 1 2 1。

最後,如果該值在父類中被改變(例如,我們執行語句 Parent.x = 3),這個改變會影響到任何未重寫該值的子類當中的值(在這個示例中被影響的子類是 Child2)。這就是為什麼第三個 print 輸出是 3 2 3。

10、以下代碼將輸出什麼?

答案

以上代碼將輸出 [],並且不會導致一個 IndexError。

正如人們所期望的,試圖訪問一個超過列表索引值的成員將導致 IndexError(比如訪問以上列表的 list[10])。盡管如此,試圖訪問一個列表的以超出列表成員數作為開始索引的切片將不會導致 IndexError,並且將僅僅返回一個空列表。
【Python環境】12道 Python面試題總結

一個討厭的小問題是它會導致出現 bug ,並且這個問題是難以追蹤的,因為它在運行時不會引發錯誤。

11、以下的代碼的輸出將是什麼? 說出你的答案並解釋?

你將如何修改 extendList 的定義來產生期望的結果

以上代碼的輸出為:

許多人會錯誤的認為 list1 應該等於 [10] 以及 list3 應該等於 ['a']。認為 list 的參數會在 extendList 每次被調用的時候會被設置成它的默認值 []。

盡管如此,實際發生的事情是,新的默認列表僅僅只在函數被定義時創建一次。隨後當 extendList 沒有被指定的列表參數調用的時候,其使用的是同一個列表。這就是為什麼當函數被定義的時候,表達式是用默認參數被計算,而不是它被調用的時候。

因此,list1 和 list3 是操作的相同的列表。而 ````list2是操作的它創建的獨立的列表(通過傳遞它自己的空列表作為list``` 參數的值)。

extendList 函數的定義可以做如下修改,但,當沒有新的 list 參數被指定的時候,會總是開始一個新列表,這更加可能是一直期望的行為。

12、以下程序輸出什麼?


吧,第一行代碼覺對是我第一次見,第一行輸出的是[[], [], [], [], []],一個含有5個空列表的列表,而第二行輸出的是[[10],
[10], [10], [10],
[10]],我只能解釋為這5個列表指向了同一個列表,所以修改任意一個其它4個都會改變,可以用list[0]=10 斷開一個連接試試。

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