全局变量 静态变量 局部变量 啥时候创建 啥时候撤销

Posted 2023-05-02

这些都懂，面试的时候我也说这些，人家不听，就是问什么时候创建 什么时候撤销

看题就知道没人回答，就我这个菜鸟随便说说吧

内存里有：程序区,静态存储区,动态存储区
可执行程序代码使用程序区
变量使用静态存储区,动态存储区

全局变量和局部变量放一起区别

自动类型变量auto，静态类型变量static，寄存器类型变量register，外部类型变量extern放一起区别

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全局变量和局部变量:

块作用域 (局部变量)
文件作用域 (全局变量)
函数原型作用域 (局部变量)
函数作用域 (局部变量)
类作用域

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变量说明在前,使用在后

块内说明的变量i是局部变量,块作用域有效,块结束,变量消失
函数内说明的变量i是局部变量,函数结束,变量消失
局部变量i在作用域内屏蔽其余同名变量i,局部优先,可以用::i访问全局变量i
for说明的循环控制变量i在for循环结束后仍然有效,for所在的块结束时才消失

函数外说明的变量i是全局变量,文件作用域有效
函数内extern说明的变量i是全局变量,文件作用域有效

函数原型说明()内的参数变量i的作用域是属函数原型作用域,很小很小的局部变量
函数原型作用域变量i等只作用于函数原型说明的()内
函数原型作用域变量i等很小很小的局部变量可以省去,只留下参数类型说明
函数原型作用域变量与函数定义,函数调用无关

函数定义()内的参数变量i以及函数定义内部说明的变量i是局部变量,函数作用域有效
函数定义内的标号label只在本函数作用域有效,其余任何地方都goto不到

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自动类型变量
auto 修饰
一定是局部变量
使用动态存储区
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静态类型变量
static 修饰
使用静态存储区

静态类型局部变量主要用于保存函数运行结果,以便下次继续使用
不论是否在它作用域内,它始终占着存储空间,未附初值,会自动给默认初值0
不在它的作用域内,通过它的地址来访问静态类型局部变量的值

静态类型全局变量说明变量只作用域这个源程序文件
一个程序只由一个文件组成时,static可有可无
一个程序只由多个文件组成时,static解决多文件中全局变量重名问题
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寄存器类型变量
register 修饰
一定是动态局部变量
主要用于控制循环次数的临时变量
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外部类型变量
extern 修饰

以上全部是自己整理手打字的，全是基础啊概念
理解了以上在多多练习，一定要多多练习，就能什么理解变量了 参考技术A 静态变量属于类，不用实例化就已经存在，所有的实例共享同一个静态变量，可以通过类名和实例名来访问。实例变量属于实例，每个实例都有自己的这个变量，只能通过实例名来访问。再有就是静态变量可以通过类名.方法名可以点出来。而实例变量需要先实例化那个类才可以得到 参考技术B 静态变量是按生命周期大小分的
全局 ，局部是按 作用域分的
全局变量，静态局部变量，静态全局变量都在静态存储区分配空间，即编译的时候已经决定好了，而局部变量在栈里分配空间
全局变量本身就是静态存储方式， 静态全局变量当然也是静态存储方式。这两者在存储方式上并无不同。这两者的区别虽在于非静态全局变量的作用域是整个源程序，当一个源程序由多个源文件组成时，非静态的全局变量在各个源文件中都是有效的。而静态全局变量则限制了其作用域，即只在定义该变量的源文件内有效，在同一源程序的其它源文件中不能使用它。由于静态全局变量的作用域局限于一个源文件内，只能为该源文件内的函数公用，因此可以避免在其它源文件中引起错误
局部变量在调用函数时分配，函数结束时释放资源，
全局和静态变量在整个函数结束后，释放内存资源。

python啥时候删除变量？

【中文标题】python啥时候删除变量？

【英文标题】：when does python delete variables?python什么时候删除变量？

【发布时间】：2014-08-13 12:28:28

【问题描述】：

我知道 python 有一个自动垃圾收集器，所以它应该在不再引用变量时自动删除变量。

我的印象是局部变量（函数内部）不会发生这种情况。

def funz(z):
    x = f(z) # x is a np.array and contains a lot of data
    x0 = x[0]
    y = f(z + 1) # y is a np.array and contains a lot of data
    y0 = y[0]

    # is x and y still available here?
    return y0, x0

del x 是节省内存的正确方法吗？

def funz(z):
    x = f(z) # x is a np.array and contains a lot of data
    x0 = x[0]
    del x
    y = f(z + 1) # y is a np.array and contains a lot of data
    y0 = y[0]
    del y

    return y0, x0

编辑：我已经编辑了我的示例，使其更类似于我的实际问题。 在我的真正问题中，x 和 y 不是列表，而是包含不同大 np.array 的类。

编辑：我能够运行代码：

x = f(z)
x0 = x[0]
print(x0)

y = f(z + 1)
y0 = [0]
print(y0)

【问题讨论】：

我的印象是局部变量（函数内部）不会发生这种情况。 是什么让您有这种印象？函数结束时清除本地名称；当它们的引用计数降至 0 时，它们引用的对象将被删除就像 Python 中的其他任何地方。

我有一个函数可以运行一些独立的脚本。我收到内存不足错误。我知道我能够独立运行这些脚本

@Donbeo：当函数运行脚本时，你是如何运行它们的？它们是作为单独的进程还是作为模块运行？

@MartijnPieters OP 可能会因为 python 中的“范围”与许多其他语言中的“范围”不同而感到困惑。例如，for 循环没有定义新的作用域，并且它的变量在最后一次迭代后仍然有效。

【参考方案1】：

实现使用引用计数来确定何时应该删除变量。

在变量超出范围后（如您的示例），如果没有剩余的引用，那么内存将被释放。

def a():
    x = 5 # x is within scope while the function is being executed
    print x

a()
# x is now out of scope, has no references and can now be deleted

除了列表中的字典键和元素之外，通常很少有理由在 Python 中手动删除变量。

不过，正如this question 的回答中所说，使用 del 可以用于显示意图。

【讨论】：

重要提示：垃圾收集和引用计数不是一回事，Python 两者兼而有之。然而，垃圾收集主要用于清理循环引用，因此不是内存管理的主要形式。引用计数会在引用计数降至零时立即释放内存，它不会等待 GC 周期。当然也有一些例外，因为 python 会缓存整数和短字符串，即使出于性能原因没有对它们的实时引用。

【参考方案2】：

将两个概念分开很重要：名称和值。 Python 中的变量是指一个值的名称。名称有作用域：当你定义一个局部变量时（通过给一个名字赋值），这个变量的作用域就是当前函数。当函数返回时，变量消失。但这并不意味着价值消失了。

值没有作用域：它们一直存在，直到没有更多名称引用它们为止。您可以在函数中创建一个值，然后从该函数返回它，使函数外部的名称引用该值，并且该值将不会被回收，直到将来所有对它的引用都消失了。

更多细节（包括图片！）在这里：Facts and Myths about Python Names and Values。

【参考方案3】：

在单独的函数中写下你想从内存中清除的东西。在您的示例中，您可以这样做

  def xdef(z):
    x = f(z) # x is a np.array and contains a lot of data 
    x0 = x[0]

  def funz(z):
    xdef(z)
    y = f(z + 1) # y is a np.array and contains a lot of data
    y0 = y[0]  

    return y[0], x[0] 

这会导致异常

【参考方案4】：

这取决于实现和变量的类型。对于像 int 这样的简单对象，有一些优化。例如，在 CPython 中，一个简单的 int 将重用相同的内存，即使在使用了 del 之后也是如此。你不能指望这一点，但它确实说明事情比看起来更复杂。

请记住，当您del 时，您删除的是名称，不一定是对象。 例如：

# x is a np.array and contains a lot of data

更准确的措辞是：

# x references a np.array which contains a lot of data

del 将减少该对象的引用计数，但即使它降至零，也不能保证很快就会被垃圾回收。

建议您查看the gc module 以获得解释和灵感。然后再想一想。

如果您“内存不足”，那么您的设计可能存在根本问题。很可能您一次加载了太多数据（尝试使用迭代器？），或者您的代码可能需要更好地结构化。

我刚刚看到你的编辑。您是否需要同时在内存中使用所有该数组？你能用发电机吗？

另一种选择是使用 SQLite 之类的数据库，或者 shelve

【讨论】：

是的，我需要所有的清单。这个例子不完全是我的代码。在我的代码中，f 返回一个类，其中该类中的某些元素很大 np.ndarray。如果我可以使用 del 之类的东西手动删除变量，那么我认为我的问题将得到解决