Python如何进行内存管理

Posted 2023-03-23

Python是如何进行内存管理的？答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制。一、对象的引用计数机制Python内部使

Python的内存管理，一般从以下三个方面来说：

1)对象的引用计数机制(四增五减)

2)垃圾回收机制(手动自动，分代回收)

3)内存池机制(大m小p)

1)对象的引用计数机制

要保持追踪内存中的对象，Python使用了引用计数这一简单的技术。sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1

2)垃圾回收机制

吃太多，总会变胖，Python也是这样。当Python中的对象越来越多，它们将占据越来越大的内存。不过你不用太担心Python的体形，它会在适当的时候“减肥”，启动垃圾回收(garbage
collection)，将没用的对象清除

从基本原理上，当Python的某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了

比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为1。如果引用被删除，对象的引用计数为0，那么该对象就可以被垃圾回收。

然而，减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时，Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多，就没有必要总启动垃圾回收。

所以，Python只会在特定条件下，自动启动垃圾回收。当Python运行时，会记录其中分配对象(object
allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动。

我们可以通过gc模块的get_threshold()方法，查看该阈值。

3)内存池机制

Python中有分为大内存和小内存：(256K为界限分大小内存)

1、大内存使用malloc进行分配

2、小内存使用内存池进行分配

python中的内存管理机制都有两套实现，一套是针对小对象，就是大小小于256K时，pymalloc会在内存池中申请内存空间;当大于256K时，则会直接执行系统的malloc的行为来申请内存空间。

参考技术A

Python是如何进行内存管理的？

答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制。

一、对象的引用计数机制

Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况：

1，一个对象分配一个新名称

2，将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）

引用计数减少的情况：

1，使用del语句对对象别名显示的销毁

2，引用超出作用域或被重新赋值

Sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数

多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。

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二、垃圾回收

1，当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。

2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

1，Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。

2，Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。

3，对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

Python如何进行内存管理？

Python中主要通过引用计数和内存池机制进行内存管理。

　 一、引用计数机制

　　Python内部使用引用计数(记录对象有多少个引用)来保持追踪内存中的对象，当对象被创建时，该对象的引用计数加1;当对象被销毁时，该对象的引用计数变为0，它会被当做垃圾进行回收。

　　 引用计数增加的情况：

　　(1)对象被创建，如x=4。

　　(2)赋值给其它游戏变量，如y=x。

　　(3)被作为参数传递给函数，如foo(x)。

　　(4)作为容器对象的一个元素，如a=[1,x,\'33\']。

　　 引用计数减少的情况

　　(1)对象的引用离开它的作用域，比如， foo(x)函数执行结束时，x引用的对象引用计数减1。

　　(2)对象的引用被显式地销毁，如del x或del y。

　　(3)对象的别名被赋值给其他对象，x=789。

　　(4)对象从窗口对象中被移除，www.sangpi.coma.remove(x)。

　　 垃圾回收：

　　(1)垃圾收集器会回收引用计数为0的对象，并清除这些对象占用的内存空间。

　　(2)当两个对象相互引用时，若它们没有被其它引用所持有，则会被垃圾收集器回收。

　　(3)垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器，它可以确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a)。

　　 二、内存池机制
　　在Python中，很多时候申请的内存都是小块内存，这些小块内存在申请不久后又会被释放，这就意味着程序在运行期间会大量地执行申请和释放操作，影响Python的执行效率。为了加快Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。

　　Python中所有小于256个字节的对象都使用内存池的分配器。另外，一些Python对象，如整数、浮点数或列表，都拥有独立的内存池，对象之间不会共享这些独立的内存池。也就是说，若分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存池将不再分配给浮点数。

　　Python如何进行内存管理？上面已经为大家做了详细的介绍， 希望能帮到大家。