python 文件寫入內存

BytesIO實現了在內存中讀寫bytes，我們創建一個BytesIO，然后寫入一些bytes：

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注意，寫入的不是str，而是經過UTF-8編碼的bytes。

可以用一個bytes初始化BytesIO，然后，像讀文件一樣讀?。?/p>

和StringIO類似

Python如何管理內存？

Python中的內存管理由Python私有堆空間管理，所有Python對象和數據結構都位于私有堆中，還有一個內置的垃圾收集器，可以回收所有未使用的內存，并使其可用于堆空間。

怎么讓python在內存中運行

對象的內存使用

賦值語句是語言最常見的功能了。但即使是最簡單的賦值語句，也可以很有內涵。Python的賦值語句就很值得研究。

a = 1

整數1為一個對象。而a是一個引用。利用賦值語句，引用a指向對象1。Python是動態類型的語言(參考動態類型)，對象與引用分離。Python像使用“筷子”那樣，通過引用來接觸和翻動真正的食物——對象。

引用和對象

為了探索對象在內存的存儲，我們可以求助于Python的內置函數id()。它用于返回對象的身份(identity)。其實，這里所謂的身份，就是該對象的內存地址。

a = 1

print(id(a))

print(hex(id(a)))

在我的計算機上，它們返回的是:

11246696

'0xab9c68'

分別為內存地址的十進制和十六進制表示。

在Python中，整數和短小的字符，Python都會緩存這些對象，以便重復使用。當我們創建多個等于1的引用時，實際上是讓所有這些引用指向同一個對象。

a = 1

b = 1

print(id(a))

print(id(b))

上面程序返回

11246696

11246696

可見a和b實際上是指向同一個對象的兩個引用。

為了檢驗兩個引用指向同一個對象，我們可以用is關鍵字。is用于判斷兩個引用所指的對象是否相同。

# True

a = 1

b = 1

print(a is b)

# True

a = "good"

b = "good"

print(a is b)

# False

a = "very good morning"

b = "very good morning"

print(a is b)

# False

a = []

b = []

print(a is b)

上面的注釋為相應的運行結果。可以看到，由于Python緩存了整數和短字符串，因此每個對象只存有一份。比如，所有整數1的引用都指向同一對象。即使使用賦值語句，也只是創造了新的引用，而不是對象本身。長的字符串和其它對象可以有多個相同的對象，可以使用賦值語句創建出新的對象。

在Python中，每個對象都有存有指向該對象的引用總數，即引用計數(reference count)。

我們可以使用sys包中的getrefcount()，來查看某個對象的引用計數。需要注意的是，當使用某個引用作為參數，傳遞給getrefcount()時，參數實際上創建了一個臨時的引用。因此，getrefcount()所得到的結果，會比期望的多1。

from sys import getrefcount

a = [1, 2, 3]

print(getrefcount(a))

b = a

print(getrefcount(b))

由于上述原因，兩個getrefcount將返回2和3，而不是期望的1和2。

對象引用對象

Python的一個容器對象(container)，比如表、詞典等，可以包含多個對象。實際上，容器對象中包含的并不是元素對象本身，是指向各個元素對象的引用。

我們也可以自定義一個對象，并引用其它對象:

class from_obj(object):

def __init__(self, to_obj):

self.to_obj = to_obj

b = [1,2,3]

a = from_obj(b)

print(id(a.to_obj))

print(id(b))

可以看到，a引用了對象b。

對象引用對象，是Python最基本的構成方式。即使是a = 1這一賦值方式，實際上是讓詞典的一個鍵值"a"的元素引用整數對象1。該詞典對象用于記錄所有的全局引用。該詞典引用了整數對象1。我們可以通過內置函數globals()來查看該詞典。

當一個對象A被另一個對象B引用時，A的引用計數將增加1。

from sys import getrefcount

a = [1, 2, 3]

print(getrefcount(a))

b = [a, a]

print(getrefcount(a))

由于對象b引用了兩次a，a的引用計數增加了2。

容器對象的引用可能構成很復雜的拓撲結構。我們可以用objgraph包來繪制其引用關系，比如

x = [1, 2, 3]

y = [x, dict(key1=x)]

z = [y, (x, y)]

import objgraph

objgraph.show_refs([z], filename='ref_topo.png')

objgraph是Python的一個第三方包。安裝之前需要安裝xdot。

sudo apt-get install xdot

sudo pip install objgraph

objgraph官網

兩個對象可能相互引用，從而構成所謂的引用環(reference cycle)。

a = []

b = [a]

a.append(b)

即使是一個對象，只需要自己引用自己，也能構成引用環。

a = []

a.append(a)

print(getrefcount(a))

引用環會給垃圾回收機制帶來很大的麻煩，我將在后面詳細敘述這一點。

引用減少

某個對象的引用計數可能減少。比如，可以使用del關鍵字刪除某個引用:

from sys import getrefcount

a = [1, 2, 3]

b = a

print(getrefcount(b))

del a

print(getrefcount(b))

del也可以用于刪除容器元素中的元素，比如:

a = [1,2,3]

del a[0]

print(a)

如果某個引用指向對象A，當這個引用被重新定向到某個其他對象B時，對象A的引用計數減少:

from sys import getrefcount

a = [1, 2, 3]

b = a

print(getrefcount(b))

a = 1

print(getrefcount(b))

垃圾回收

吃太多，總會變胖，Python也是這樣。當Python中的對象越來越多，它們將占據越來越大的內存。不過你不用太擔心Python的體形，它會乖巧的在適當的時候“減肥”，啟動垃圾回收(garbage collection)，將沒用的對象清除。在許多語言中都有垃圾回收機制，比如Java和Ruby。盡管最終目的都是塑造苗條的提醒，但不同語言的減肥方案有很大的差異 (這一點可以對比本文和Java內存管理與垃圾回收

)。

從基本原理上，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，那么該對象就可以被垃圾回收。比如下面的表:

a = [1, 2, 3]

del a

del a后，已經沒有任何引用指向之前建立的[1, 2, 3]這個表。用戶不可能通過任何方式接觸或者動用這個對象。這個對象如果繼續待在內存里，就成了不健康的脂肪。當垃圾回收啟動時，Python掃描到這個引用計數為0的對象，就將它所占據的內存清空。

然而，減肥是個昂貴而費力的事情。垃圾回收時，Python不能進行其它的任務。頻繁的垃圾回收將大大降低Python的工作效率。如果內存中的對象不多，就沒有必要總啟動垃圾回收。所以，Python只會在特定條件下，自動啟動垃圾回收。當Python運行時，會記錄其中分配對象(object allocation)和取消分配對象(object deallocation)的次數。當兩者的差值高于某個閾值時，垃圾回收才會啟動。

我們可以通過gc模塊的get_threshold()方法，查看該閾值:

import gc

print(gc.get_threshold())

返回(700, 10, 10)，后面的兩個10是與分代回收相關的閾值，后面可以看到。700即是垃圾回收啟動的閾值?？梢酝ㄟ^gc中的set_threshold()方法重新設置。

我們也可以手動啟動垃圾回收，即使用gc.collect()。

分代回收

Python同時采用了分代(generation)回收的策略。這一策略的基本假設是，存活時間越久的對象，越不可能在后面的程序中變成垃圾。我們的程序往往會產生大量的對象，許多對象很快產生和消失，但也有一些對象長期被使用。出于信任和效率，對于這樣一些“長壽”對象，我們相信它們的用處，所以減少在垃圾回收中掃描它們的頻率。

小家伙要多檢查

Python將所有的對象分為0，1，2三代。所有的新建對象都是0代對象。當某一代對象經歷過垃圾回收，依然存活，那么它就被歸入下一代對象。垃圾回收啟動時，一定會掃描所有的0代對象。如果0代經過一定次數垃圾回收，那么就啟動對0代和1代的掃描清理。當1代也經歷了一定次數的垃圾回收后，那么會啟動對0，1，2，即對所有對象進行掃描。

這兩個次數即上面get_threshold()返回的(700, 10, 10)返回的兩個10。也就是說，每10次0代垃圾回收，會配合1次1代的垃圾回收；而每10次1代的垃圾回收，才會有1次的2代垃圾回收。

同樣可以用set_threshold()來調整，比如對2代對象進行更頻繁的掃描。

import gc

gc.set_threshold(700, 10, 5)

孤立的引用環

引用環的存在會給上面的垃圾回收機制帶來很大的困難。這些引用環可能構成無法使用，但引用計數不為0的一些對象。

a = []

b = [a]

a.append(b)

del a

del b

上面我們先創建了兩個表對象，并引用對方，構成一個引用環。刪除了a，b引用之后，這兩個對象不可能再從程序中調用，就沒有什么用處了。但是由于引用環的存在，這兩個對象的引用計數都沒有降到0，不會被垃圾回收。

孤立的引用環

為了回收這樣的引用環，Python復制每個對象的引用計數，可以記為gc_ref。假設，每個對象i，該計數為gc_ref_i。Python會遍歷所有的對象i。對于每個對象i引用的對象j，將相應的gc_ref_j減1。

遍歷后的結果

在結束遍歷后，gc_ref不為0的對象，和這些對象引用的對象，以及繼續更下游引用的對象，需要被保留。而其它的對象則被垃圾回收。

python 可以做內存管理嗎

Python中的內存管理是通過包含所有Object和數據結構的私有堆來實現的。而對私有堆的控制和管理有Python memory manager 實現。

At the lowest level, a raw memory allocator ensures that there is enough room in the private heap for storing all Python-related data by interacting with the memory manager of the operating system.

On top of the raw memory allocator, several object-specific allocators operate on the same heap and implement distinct memory management policies adapted to the peculiarities of every object type.

The Python memory manager thus delegates some of the work to the object-specific allocators, but ensures that the latter operate within the bounds of the private heap.

Python中對堆得管理是通過解釋器本事來實現的。用戶并沒有權利控制它，即使他能夠直接將對象的指針指向某個內存塊，但是對堆空間的分配實際由pytho的內存管理器通過Python/C的API函數來實現。

詳細資料可以查詢：

分享題目：python申請內存函數 申請內存的函數
文章起源：http://vcdvsql.cn/article28/hhhicp.html

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