python 怎樣進(jìn)行內(nèi)存管理
從三個(gè)方面來(lái)說(shuō),主要有方面的措施:對(duì)象的引用計(jì)數(shù)機(jī)制、垃圾回收機(jī)制、內(nèi)存池機(jī)制。
一、對(duì)象的引用計(jì)數(shù)機(jī)制
Python內(nèi)部使用引用計(jì)數(shù),來(lái)保持追蹤內(nèi)存中的對(duì)象,所有對(duì)象都有引用計(jì)數(shù)。
引用計(jì)數(shù)增加的情況:
1、一個(gè)對(duì)象分配一個(gè)新名稱
2、將其放入一個(gè)容器中(如列表、元組或字典)
引用計(jì)數(shù)減少的情況:
1、使用del語(yǔ)句對(duì)對(duì)象別名顯示的銷(xiāo)毀
2、引用超出作用域或被重新賦值
sys.getrefcount( )函數(shù)可以獲得對(duì)象的當(dāng)前引用計(jì)數(shù)
多數(shù)情況下,引用計(jì)數(shù)比你猜測(cè)得要大得多。對(duì)于不可變數(shù)據(jù)(如數(shù)字和字符串),解釋器會(huì)在程序的不同部分共享內(nèi)存,以便節(jié)約內(nèi)存。
二、垃圾回收
1、當(dāng)一個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)歸零時(shí),它將被垃圾收集機(jī)制處理掉。
2、當(dāng)兩個(gè)對(duì)象a和b相互引用時(shí),del語(yǔ)句可以減少a和b的引用計(jì)數(shù),并銷(xiāo)毀用于引用底層對(duì)象的名稱。然而由于每個(gè)對(duì)象都包含一個(gè)對(duì)其他對(duì)象的應(yīng)用,因此引用計(jì)數(shù)不會(huì)歸零,對(duì)象也不會(huì)銷(xiāo)毀。(從而導(dǎo)致內(nèi)存泄露)。為解決這一問(wèn)題,解釋器會(huì)定期執(zhí)行一個(gè)循環(huán)檢測(cè)器,搜索不可訪問(wèn)對(duì)象的循環(huán)并刪除它們。
三、內(nèi)存池機(jī)制
Python提供了對(duì)內(nèi)存的垃圾收集機(jī)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)。
1、Pymalloc機(jī)制。為了加速Python的執(zhí)行效率,Python引入了一個(gè)內(nèi)存池機(jī)制,用于管理對(duì)小塊內(nèi)存的申請(qǐng)和釋放。
2、Python中所有小于256個(gè)字節(jié)的對(duì)象都使用pymalloc實(shí)現(xiàn)的分配器,而大的對(duì)象則使用系統(tǒng)的malloc。
3、對(duì)于Python對(duì)象,如整數(shù),浮點(diǎn)數(shù)和List,都有其獨(dú)立的私有內(nèi)存池,對(duì)象間不共享他們的內(nèi)存池。也就是說(shuō)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(diǎn)數(shù)。
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