Python如何進行內存管理

Python的內存管理，一般從以下三個方面來說：

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1)對象的引用計數機制(四增五減)

2)垃圾回收機制(手動自動，分代回收)

3)內存池機制(大m小p)

1)對象的引用計數機制

要保持追蹤內存中的對象，Python使用了引用計數這一簡單的技術。sys.getrefcount(a)可以查看a對象的引用計數，但是比正常計數大1，因為調用函數的時候傳入a，這會讓a的引用計數+1

2)垃圾回收機制

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，它會在適當的時候“減肥”，啟動垃圾回收(garbage

collection)，將沒用的對象清除

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。

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。

3)內存池機制

Python中有分為大內存和小內存：(256K為界限分大小內存)

1、大內存使用malloc進行分配

2、小內存使用內存池進行分配

python中的內存管理機制都有兩套實現，一套是針對小對象，就是大小小于256K時，pymalloc會在內存池中申請內存空間;當大于256K時，則會直接執行系統的malloc的行為來申請內存空間。

python內存管理機制

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會分配一塊內存空間去存儲它。

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

總結起來有一下幾個方面：引用計數，垃圾回收，內存池機制

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

1、對象被創建 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、對象被作為參數傳遞給函數：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（函數調用結束） 比如上面的foo(x)函數結束時，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，也無法釋放其內存空間，因為他們依然在被引用。深入解釋就是，循環引用后，p和d被引用個數為2，刪除p和d對象后，兩者被引用個數變為1，并不是0，而python只有在檢查到一個對象的被引用個數為0時，才會自動釋放其內存，所以這里無法釋放p和d的內存空間

垃圾回收機制: ① 引用計數 , ②標記清除 , ③分帶回收

引用計數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.當python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.(如果出現循環引用的話, 引用計數機制就不再起作用了)

優點:簡單實時性，缺點：維護引用計數消耗資源，且無法解決循環引用。

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

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常回收，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，當創建大量消耗小內存的對象時，頻繁調用new/malloc會導致大量的內存碎片，致使效率降低。

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。

Python中有分為大內存和小內存：（256K為界限分大小內存）

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

在python中 -5到256之間的數據，系統會默認給每個數字分配一個內存區域，其后有賦值時都會指向固定的已分配的內存區域

在運行py程序的時候，解釋器會專門分配一塊空白的內存，用來存放純單詞字符組成的字符串（數字，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存區域，已存在，則指向已存在的內存，不存在，則會在大整數池中分配一塊內存存放此字符串

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。

網站名稱：python函數內存分配 python bytesio 內存分配
當前地址：http://vcdvsql.cn/article48/dopicep.html

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