python如何控制內存

python控制內存的方法：

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一、對象的引用計數機制

二、垃圾回收機制

三、內存池機制

一、對象的引用計數機制

Python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，所有對象都有引用計數。

引用計數增加的情況：

1、一個對象分配一個新名稱

2、將其放入一個容器中（如列表、元組或字典）

引用計數減少的情況：

1、使用del語句對對象別名顯示的銷毀

2、引用超出作用域或被重新賦值 sys.getrefcount( )函數可以獲得對象的當前引用計數

多數情況下，引用計數比你猜測得要大得多。對于不可變數據（如數字和字符串），解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。

二、垃圾回收

1、當一個對象的引用計數歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。

2、當兩個對象a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數，并銷毀用于引用底層對象的名稱。然而由于每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數不會歸零，對象也不會銷毀。（從而導致內存泄露）。為解決這一問題，解釋器會定期執行一個循環檢測器，搜索不可訪問對象的循環并刪除它們。

三、內存池機制

Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。

1、Pymalloc機制。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用于管理對小塊內存的申請和釋放。

2、Python中所有小于256個字節的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的malloc。

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

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python如何進行內存管理

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

引用計數機制

簡介

python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，Python內部記錄了對象有多少個引用，即引用計數，當對象被創建時就創建了一個引用計數，當對象不再需要時，這個對象的引用計數為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，該對象的引用計數就會減少。

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

垃圾回收機制

特性

1.當內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為0的對象，然后清除其在內存的空間。當然除了引用計數為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為0了。

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

內存池機制

簡介

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

內存池概念

內存池的概念就是預先在內存中申請一定數量的，大小相等的內存塊留作備用，當有新的內存需求時，就先從內存池中分配內存給這個需求，不夠了之后再申請新的內存。這樣做最顯著的優勢就是能夠減少內存碎片，提升效率。內存池的實現方式有很多，性能和適用范圍也不一樣。

特性

1.Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。

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

3.Python中所有小于256個字節的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的 malloc。

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

Python 怎樣獲取當前計算機的 cpu，內存等信息

用psutil包

cpu:

import?psutil

psutil.cpu_times()

scputimes(user=3961.46,?nice=169.729,?system=2150.659,?idle=16900.540,?iowait=629.59,?irq=0.0,?softirq=19.42,?steal=0.0,?guest=0,?nice=0.0)

for?x?in?range(3):

...?????psutil.cpu_percent(interval=1)

...

4.0

5.9

3.8

for?x?in?range(3):

...?????psutil.cpu_percent(interval=1,?percpu=True)

...

[4.0,?6.9,?3.7,?9.2]

[7.0,?8.5,?2.4,?2.1]

[1.2,?9.0,?9.9,?7.2]

for?x?in?range(3):

...?????psutil.cpu_times_percent(interval=1,?percpu=False)

...

scputimes(user=1.5,?nice=0.0,?system=0.5,?idle=96.5,?iowait=1.5,?irq=0.0,?softirq=0.0,?steal=0.0,?guest=0.0,?guest_nice=0.0)

scputimes(user=1.0,?nice=0.0,?system=0.0,?idle=99.0,?iowait=0.0,?irq=0.0,?softirq=0.0,?steal=0.0,?guest=0.0,?guest_nice=0.0)

scputimes(user=2.0,?nice=0.0,?system=0.0,?idle=98.0,?iowait=0.0,?irq=0.0,?softirq=0.0,?steal=0.0,?guest=0.0,?guest_nice=0.0)

psutil.cpu_count()

4

psutil.cpu_count(logical=False)

2

內存：

psutil.virtual_memory()

svmem(total=8374149120L,?available=2081050624L,?percent=75.1,?used=8074080256L,?free=300068864L,?active=3294920704,?inactive=1361616896,?buffers=529895424L,?cached=1251086336)

psutil.swap_memory()

sswap(total=2097147904L,?used=296128512L,?free=1801019392L,?percent=14.1,?sin=304193536,?sout=677842944)

python查看對象內存地址的函數

在python中可以用id()函數獲取對象的內存地址。

#例如：

object = 1 + 2

print(id(object)) #4304947776

分享題目：python獲取函數內存 python基于值的內存管理
網址分享：http://vcdvsql.cn/article42/hejihc.html

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