Python如何進(jìn)行內(nèi)存管理？

Python中主要通過引用計(jì)數(shù)和內(nèi)存池機(jī)制進(jìn)行內(nèi)存管理。

一、引用計(jì)數(shù)機(jī)制

Python內(nèi)部使用引用計(jì)數(shù)(記錄對(duì)象有多少個(gè)引用)來保持追蹤內(nèi)存中的對(duì)象，當(dāng)對(duì)象被創(chuàng)建時(shí)，該對(duì)象的引用計(jì)數(shù)加1;當(dāng)對(duì)象被銷毀時(shí)，該對(duì)象的引用計(jì)數(shù)變?yōu)?，它會(huì)被當(dāng)做垃圾進(jìn)行回收。

1. 引用計(jì)數(shù)增加的情況
   （1）對(duì)象被創(chuàng)建，如x=4。
   （2）賦值給其它變量，如y=x。
   （3）被作為參數(shù)傳遞給函數(shù)，如foo(x)。
   （4）作為容器對(duì)象的一個(gè)元素，如a=[1,x,'33']。

2. 引用計(jì)數(shù)減少的情況
   （1）對(duì)象的引用離開它的作用域，比如， foo(x)函數(shù)執(zhí)行結(jié)束時(shí)，x引用的對(duì)象引用計(jì)數(shù)減1。
   （2）對(duì)象的引用被顯式地銷毀，如del x或del y。
   （3）對(duì)象的別名被賦值給其他對(duì)象，x=789。
   （4）對(duì)象從窗口對(duì)象中被移除，a.remove(x)。

3. 垃圾回收
   （1）垃圾收集器會(huì)回收引用計(jì)數(shù)為0的對(duì)象，并清除這些對(duì)象占用的內(nèi)存空間。
   （2）當(dāng)兩個(gè)對(duì)象相互引用時(shí)，若它們沒有被其它引用所持有，則會(huì)被垃圾收集器回收。
   （3）垃圾回收機(jī)制還有一個(gè)循環(huán)垃圾回收器，它可以確保釋放循環(huán)引用對(duì)象(a引用b, b引用a)。

   

二、內(nèi)存池機(jī)制

在Python中，很多時(shí)候申請(qǐng)的內(nèi)存都是小塊內(nèi)存，這些小塊內(nèi)存在申請(qǐng)不久后又會(huì)被釋放，這就意味著程序在運(yùn)行期間會(huì)大量地執(zhí)行申請(qǐng)和釋放操作，影響Python的執(zhí)行效率。為了加快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。

Python中所有小于256個(gè)字節(jié)的對(duì)象都使用內(nèi)存池的分配器。另外，一些Python對(duì)象，如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)或列表，都擁有獨(dú)立的內(nèi)存池，對(duì)象之間不會(huì)共享這些獨(dú)立的內(nèi)存池。也就是說，若分配又釋放了大量的整數(shù)，用于緩存這些整數(shù)的內(nèi)存池將不再分配給浮點(diǎn)數(shù)。



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