python內(nèi)存管理機制

由于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，對于每個對象，python會分配一塊內(nèi)存空間去存儲它。

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那么python是如何進行內(nèi)存分配，如何進行內(nèi)存管理，又是如何釋放內(nèi)存的呢？

總結(jié)起來有一下幾個方面：引用計數(shù)，垃圾回收，內(nèi)存池機制

python內(nèi)部使用引用計數(shù)，來保持追蹤內(nèi)存中的對象，Python內(nèi)部記錄了對象有多少個引用，即引用計數(shù)

1、對象被創(chuàng)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(shù)傳遞給函數(shù)：foo(x)

1、變量被刪除 del a 或者 del b

2、變量引用了其他對象 b = c 或者 a = c

3、變量離開了所在的作用域（函數(shù)調(diào)用結(jié)束） 比如上面的foo(x)函數(shù)結(jié)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(nèi)存空間，因為他們依然在被引用。深入解釋就是，循環(huán)引用后，p和d被引用個數(shù)為2，刪除p和d對象后，兩者被引用個數(shù)變?yōu)?，并不是0，而python只有在檢查到一個對象的被引用個數(shù)為0時，才會自動釋放其內(nèi)存，所以這里無法釋放p和d的內(nèi)存空間

垃圾回收機制: ① 引用計數(shù) , ②標記清除 , ③分帶回收

引用計數(shù)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(shù).當python某個對象的引用計數(shù)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(xiàn)循環(huán)引用的話, 引用計數(shù)機制就不再起作用了)

優(yōu)點:簡單實時性，缺點：維護引用計數(shù)消耗資源，且無法解決循環(huán)引用。

如果兩個對象的引用計數(shù)都為 1 , 但是僅僅存在他們之間的循環(huán)引用,那么這兩個對象都是需要被回收的, 也就是說 它們的引用計數(shù)雖然表現(xiàn)為非 0 , 但實際上有效的引用計數(shù)為 0 ,.所以先將循環(huán)引用摘掉, 就會得出這兩個對象的有效計數(shù).

標記清除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(nèi)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(jīng)?；厥?，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，當清理后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次一代垃圾后會清理一次2代垃圾，當清理10次2代垃圾后會清理3代垃圾。

在Python中，許多時候申請的內(nèi)存都是小塊的內(nèi)存，這些小塊內(nèi)存在申請后，很快又會被釋放，當創(chuàng)建大量消耗小內(nèi)存的對象時，頻繁調(diào)用new/malloc會導致大量的內(nèi)存碎片，致使效率降低。

內(nèi)存池的概念就是預先在內(nèi)存中申請一定數(shù)量的，大小相等的內(nèi)存塊留作備用，當有新的內(nèi)存需求時，就先從內(nèi)存池中分配內(nèi)存給這個需求，不夠了之后再申請新的內(nèi)存。這樣做最顯著的優(yōu)勢就是能夠減少內(nèi)存碎片，提升效率。

Python中有分為大內(nèi)存和小內(nèi)存：（256K為界限分大小內(nèi)存）

大小小于256kb時，pymalloc會在內(nèi)存池中申請內(nèi)存空間，當大于256kb，則會直接執(zhí)行 new/malloc 的行為來申請新的內(nèi)存空間

在python中 -5到256之間的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會默認給每個數(shù)字分配一個內(nèi)存區(qū)域，其后有賦值時都會指向固定的已分配的內(nèi)存區(qū)域

在運行py程序的時候，解釋器會專門分配一塊空白的內(nèi)存，用來存放純單詞字符組成的字符串（數(shù)字，字母，下劃線）

字符串賦值時，會先去查找要賦值的字符串是否已存在于內(nèi)存區(qū)域，已存在，則指向已存在的內(nèi)存，不存在，則會在大整數(shù)池中分配一塊內(nèi)存存放此字符串

python的內(nèi)存駐留機制（小數(shù)據(jù)池）

python的內(nèi)存駐留機制，是一種節(jié)省內(nèi)存的方案，它將int, str, bool類型的數(shù)據(jù)做成小數(shù)據(jù)池。當程序要創(chuàng)建字符串等對象前會先檢查池中是否有滿足的字符串。

駐留機制節(jié)省大量的重復內(nèi)存。在內(nèi)部，小數(shù)據(jù)池是由一個全局的dict 維護，該字典中的對象成了單例模式，從而節(jié)省內(nèi)存。

變量 interned 就是全局存放字符串池的字典的變量名 interned = PyDict_New() ，為了讓 intern 機制中的字符串不被回收，設置字典時 PyDict_SetDefault(interned, s, s); 將字符串作為鍵同時也作為值進行設置，這樣對于字符串對象的引用計數(shù)就會進行兩次 +1 操作，這樣存于字典中的對象在程序結(jié)束前永遠不會為 0，這也是 y_REFCNT(s) -= 2; 將計數(shù)減 2 的原因。

從函數(shù)參數(shù)中可以看到其實字符串對象還是被創(chuàng)建了，內(nèi)部其實始終會為字符串創(chuàng)建對象，但經(jīng)過 inter 機制檢查后，臨時創(chuàng)建的字符串會因引用計數(shù)為 0 而被銷毀，臨時變量在內(nèi)存中曇花一現(xiàn)然后迅速消失。

指定要駐留的字符串：

為什么要進行字符串駐留呢？

總結(jié)：

系統(tǒng)維護一個interned全局字典，記錄已被駐留的字符串對象，當新字符串a(chǎn)對象需要駐留時，先在interned中查找是否存在，若存在則指向已存在的字符串對象，a對象的引用計數(shù)減1，若不存在，則記錄a對象到interned中。

python為何會內(nèi)存超限，應該怎么改？

分區(qū)表錯誤是硬盤的嚴重錯誤，不同錯誤的程度會造成不同的損失。如果是沒有活動分區(qū)標志，則計算機無法啟動。但從軟區(qū)或光區(qū)引導系統(tǒng)后可對硬盤讀寫，可通過fdisk重置活動分區(qū)進行修復。如果是某一分區(qū)類型錯誤，可造成某一分區(qū)的丟失。分區(qū)表的第四個字節(jié)為分區(qū)類型值，正常的可引導的大于32mb的基本DOS分區(qū)值為06，而擴展的DOS分區(qū)值是05。如果把基本DOS分區(qū)類型改為05則無法啟動系統(tǒng) ，并且不能讀寫其中的數(shù)據(jù)。如果把06改為DOS不識別的類型如efh，則DOS認為改分區(qū)不是 DOS分區(qū)，當然無法讀寫。很多人利用此類型值實現(xiàn)單個分區(qū)的加密技術(shù)，恢復原來的正確類型值即可使該分區(qū)恢復正常。分區(qū)表中還有其他數(shù)據(jù)用于紀錄分區(qū)的起始或終止地址。這些數(shù)據(jù)的損壞將造成該分區(qū)的混亂或丟失，一般無法進行手工恢復，唯一的方法是用備份的分區(qū)表數(shù)據(jù)重新寫回，或者從其他的相同類型的并且分區(qū)狀況相同的硬盤上獲取分區(qū)表數(shù)據(jù)，否則將導致其他的數(shù)據(jù)永久的丟失。在對主引導扇區(qū)進行操作時，可采用nu等工具軟件，操作非常的方便，可直接對硬盤主引導扇區(qū)進行讀寫或編輯。當然也可采用de

python查看對象內(nèi)存地址的函數(shù)

在python中可以用id()函數(shù)獲取對象的內(nèi)存地址。

#例如：

object = 1 + 2

print(id(object)) #4304947776

python如何進行內(nèi)存管理

Python的內(nèi)存管理主要有三種機制：引用計數(shù)機制，垃圾回收機制和內(nèi)存池機制。

引用計數(shù)機制

簡介

python內(nèi)部使用引用計數(shù)，來保持追蹤內(nèi)存中的對象，Python內(nèi)部記錄了對象有多少個引用，即引用計數(shù)，當對象被創(chuàng)建時就創(chuàng)建了一個引用計數(shù)，當對象不再需要時，這個對象的引用計數(shù)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(shù)都會增加。

2.當使用del對對象顯示銷毀或者引用超出作用于或者被重新賦值時，該對象的引用計數(shù)就會減少。

3.可以使用sys.getrefcount()函數(shù)來獲取對象的當前引用計數(shù)。多數(shù)情況下，引用計數(shù)要比我們猜測的大的多。對于不可變數(shù)據(jù)(數(shù)字和字符串)，解釋器會在程序的不同部分共享內(nèi)存，以便節(jié)約內(nèi)存。

垃圾回收機制

特性

1.當內(nèi)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(shù)為0的對象，然后清除其在內(nèi)存的空間。當然除了引用計數(shù)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(jīng)為0了。

2.垃圾回收機制還有一個循環(huán)垃圾回收器, 確保釋放循環(huán)引用對象(a引用b, b引用a, 導致其引用計數(shù)永遠不為0)。

內(nèi)存池機制

簡介

在Python中，許多時候申請的內(nèi)存都是小塊的內(nèi)存，這些小塊內(nèi)存在申請后，很快又會被釋放，由于這些內(nèi)存的申請并不是為了創(chuàng)建對象，所以并沒有對象一級的內(nèi)存池機制。這就意味著Python在運行期間會大量地執(zhí)行malloc和free的操作，頻繁地在用戶態(tài)和核心態(tài)之間進行切換，這將嚴重影響Python的執(zhí)行效率。為了加速Python的執(zhí)行效率，Python引入了一個內(nèi)存池機制，用于管理對小塊內(nèi)存的申請和釋放。

內(nèi)存池概念

內(nèi)存池的概念就是預先在內(nèi)存中申請一定數(shù)量的，大小相等的內(nèi)存塊留作備用，當有新的內(nèi)存需求時，就先從內(nèi)存池中分配內(nèi)存給這個需求，不夠了之后再申請新的內(nèi)存。這樣做最顯著的優(yōu)勢就是能夠減少內(nèi)存碎片，提升效率。內(nèi)存池的實現(xiàn)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(nèi)存的垃圾收集機制，但是它將不用的內(nèi)存放到內(nèi)存池而不是返回給操作系統(tǒng)。

2.Pymalloc機制。為了加速Python的執(zhí)行效率，Python引入了一個內(nèi)存池機制，用于管理對小塊內(nèi)存的申請和釋放。

3.Python中所有小于256個字節(jié)的對象都使用pymalloc實現(xiàn)的分配器，而大的對象則使用系統(tǒng)的 malloc。

4.對于Python對象，如整數(shù)，浮點數(shù)和List，都有其獨立的私有內(nèi)存池，對象間不共享他們的內(nèi)存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數(shù)，用于緩存這些整數(shù)的內(nèi)存就不能再分配給浮點數(shù)。

python面試題總結(jié)1-內(nèi)存管理機制

（1）.引用計數(shù)

（2）. 垃圾回收

(3）. 內(nèi)存池機制

在python中每創(chuàng)建一個對象，對應的會有一個引用計數(shù)，當發(fā)生賦值操作如a=b，對應的b的引用計數(shù)會自動加1，當引用的對象被清除或者函數(shù)結(jié)束時，引用計數(shù)會自動減1。

在python中使用引用計數(shù)，標記清楚，分代回收三種方式進行垃圾回收。

其中，引用計數(shù)當對象的引用計數(shù)歸0時，對象會自動被清除。標記清除機制是首先遍歷所有對象，如果對象可達，就說明有變量引用它，則標記其為可達的。如果不可達，則對其進行清除。分代回收是當對象創(chuàng)建時被標記為第0代，經(jīng)過一次垃圾回收之后，余下的對象被標記為第1代，最高為第2代。其原理是，對象的生存期越長，月可能不是垃越。

ython語言雖然提供了對內(nèi)存的垃圾收集機制，但實際上它將不用的內(nèi)存放到內(nèi)存池而不是返回給操作系統(tǒng)，所以就有了以下：

1 Pymalloc機制；這個主要是為了加速Python的執(zhí)行效率，Python引入了一個內(nèi)存池機制，用于管理，為了對小塊內(nèi)存的申請和釋放。

2 Python中所有小于256個字節(jié)的對象都是依靠pymalloc分配器來實現(xiàn)的，而稍大的對象用的則是系統(tǒng)的malloc。

3 對于Python對象，比如整數(shù)、浮點數(shù)和List這些，都有自己獨立的內(nèi)存池，對象間并不共享他們的內(nèi)存池。換句話說就是，假設你分配并且釋放了大量的整數(shù)，那么用于緩存這些整數(shù)的內(nèi)存就不能再分配給浮點數(shù)。

當前名稱：python函數(shù)內(nèi)存,Python操作內(nèi)存
路徑分享：http://jinyejixie.com/article4/hopoie.html

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