Python記憶體配置,python分配
一、前言
大多數編譯型語言,變數在使用前必須先聲明,其中C語言更加苛刻:變數聲明必須位於代碼塊最開始,且在任何其他語句之前。其他語言,想C++和java,允許“隨時隨地”聲明變數,比如,變數聲明可以在代碼塊的中間,不過仍然必須在變數被使用前聲明變數的名字和類型。在Python中,無序此類顯式變數聲明語句,變數在第一次被賦值時自動聲明。和其他大多數語言一樣,變數只有被建立和賦值後才能被使用。
1 # 變數未聲明 2 >>> x 3 Traceback (most recent call last): 4 File "<stdin>", line 1, in <module> 5 NameError: name 'x' is not defined 6 7 #變數一旦被賦值,就可以通過變數名來訪問它 8 9 >>> x=110 >>> y="It's wonderful."11 >>> x12 113 >>> y14 "It's wonderful."
二、動態類型
Python中不但變數名無需事先聲明,而且也無需型別宣告。在Python語言中,對象的類型和記憶體佔用都是運行時確定的。儘管代碼被編譯成位元組碼,Python仍然是一種解釋型語言。在賦值時解譯器會根據文法和右側的運算元來決定新對象的類型。在對象建立後,一個該對象的應用會被賦值給左側的變數。
三、記憶體配置
作為一個負責任的程式員,我們知道在為變數分配記憶體時,是在借用系統資源,在用完之後,應該釋放借用的系統資源。Python解譯器承擔了記憶體管理的複雜任務,這大大簡化了應用程式的編寫。
3.1 引用計數
要保持追蹤記憶體中的對象,Python使用了引用計數這一簡單技術。也就是說Python內部記錄著所有使用中的對象 各有多少引用。一個內部跟蹤變數,稱為引用計數器。每個對象各有多少個引用,簡稱引用計數。當對象被建立時,就建立了一個引用計數,當這個對象不再需要時,也就是說,這個對象的引用計數變為0時,它被記憶體回收。(並不是100%這樣)
3.2 增加引用計數
當對象被建立並賦值給變數時,該對象的引用計數就被設定為1。
當同一個變數又被賦值給其他變數時,或作為參數傳遞給函數、方法或類執行個體,或者被賦值為一個視窗對象的成員時,該對象的一個新的引用,或者稱為別名,就被建立(則該對象的引用計數就自動加1)。
如下代碼:
1 >>> x = 32 >>> y = x
語句x=3我們將3賦值給x。x是第一個引用,因此,該對象的引用計數被設定為1。語句y=x建立了一個指向同一對象的別名y。事實上並沒有為y建立一個新的對象,而是該對象的引用計數增加了一次(變成了2)。這是對象引用計數增加的方式之一。還有一些其他的方式也能增加對象的引用計數,比如該對象作為參數被函數調用或這個對象被加入到某個列表等對象當中。
總之,對象的引用計數增加是:
x = 3
y = x
foo(x)
mylist = [1,2,x,'xyz']
3.3 減少引用計數
當對象的引用被銷毀時,引用計數會減小。最明顯的例子就是當引用離開其作用範圍時,這種情況最經常出現在函數運行結束時,所有的局部變數都被自動銷毀,對象的引用計數也就隨之減少。
當變數被賦值給另外一個對象時,原對象的引用計數也會自動減1:
1 >>> foo = 'xyz'2 >>> bar = foo3 >>> foo = 123
當字串對象“xyz”被建立並賦值給foo時,它的引用計數是1。當增加一個別名bar時,引用計數變成了2。不過當foo被重新賦值給整型對象123時,xyz對象的引用計數自動減1,又重新變成了1。
其他造成對象引用計數減少的方式包括使用del語句刪除一個變數,或者當一個對象被移出一個視窗對象時。
對象引用計數減少的情況:
- 一個本地引用離開了其作用的範圍。比如foo() 函數結束時。
- 對象別名被顯式銷毀
del y
x = 123
mylist.remove(x)
del mylist
四、垃圾收集
不再使用的記憶體會被一種稱為垃圾收集的機制釋放。像上面說的,雖然解譯器跟蹤對象的引用計數,但垃圾收集器負責釋放記憶體。垃圾收集器是一塊獨立代碼,它用來尋找計數為0的對象。它也負責檢查那些雖然引用計數大於0但也應該被銷毀的對象。特定情形會導致循環參考。