python底层原理

Posted 2021-02-11 耳虫

有同学问到了一个问题，python中存储变量是通过内存地址来存储，那么python又是如何去判断内存中的地址是什么数据类型的呢。经过查找，找到这篇文章：

原博客地址：http://www.cnblogs.com/aashui/p/9871009.html

1.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。

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。

由上述可以看出，当我们创建一个整数变量如，Num_int = 1   此时必定会有一个内存地址A(假设)指向1这个数据。此时Num_Int 指向的地址也是地址A。当我们创建这个整数对象时，实际上1这个数据已经存向了我们内存中指定存放整数的地方，如下图：

也就是说，在我们创建整数变量或者其他变量时，python已经帮你找到了固定的位置，然后你将数据存进去就可以了。不管你怎么存，只是地址变了，并且你的地址如果是相同的数据类型，那么应该是有相似点的，比如  A （内存地址） = 10001  那么可能你再创建一个变量 时 B（内存地址） = 10002 。本人理解是这样，若有不对请指出，谢谢！