python的記憶體管理機制（zz)

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本文轉載自：http://www.cnblogs.com/CBDoctor/p/3781078.html

先從較淺的層面來說，Python的記憶體管理機制可以從三個方面來講

（1）記憶體回收

（2）引用計數

（3）記憶體池機制

一、記憶體回收：

python不像C++，Java等語言一樣，他們可以不用事先聲明變數類型而直接對變數進行賦值。對Python語言來講，對象的類型和記憶體都是在運行時確定的。這也是為什麼我們稱Python語言為動態類型的原因（這裡我們把動態類型可以簡單的歸結為對變數記憶體位址的分配是在運行時自動判斷變數類型並對變數進行賦值）。

二、引用計數：

Python採用了類似Windows核心對象一樣的方式來對記憶體進行管理。每一個對象，都維護這一個對指向該對對象的引用的計數。（圖片來自Python核心編程）

x = 3.14

y = x

 

我們首先建立了一個對象3.14， 然後將這個浮點數對象的引用賦值給x，因為x是第一個引用，因此，這個浮點數對象的引用計數為1. 語句y = x建立了一個指向同一個對象的引用別名y，我們發現，並沒有為Y建立一個新的對象，而是將Y也指向了x指向的浮點數對象，使其引用計數為2.

我們可以很容易就證明上述的觀點：

 

變數a 和 變數b的id一致(我們可以將id值想象為C中變數的指標).

我們援引另一個網址的圖片來說明問題：對於C語言來講，我們建立一個變數A時就會為為該變數申請一個記憶體空間，並將變數值 放入該空間中,當將該變數賦給另一變數B時會為B申請一個新的記憶體空間，並將變數值放入到B的記憶體空間中，這也是為什麼A和B的指標不一致的原因。

              

 int A = 1                       int A = 2

而Python的情況卻不一樣，實際上，Python的處理方式和Javascript有點類似，，變數更像是附在對象上的標籤(和引用的定義類似)。當變數被綁定在一個對象上的時候，該變數的引用計數就是1，(還有另外一些情況也會導致變數引用計數的增加),系統會自動維護這些標籤，並定時掃描，當某標籤的引用計數變為0的時候，該對就會被回收。

                       

      a = 1                         a = 2                         b = a

 

 三、記憶體池機制

 

Python的記憶體機制以金字塔行，-1，-2層主要有作業系統進行操作，

　　第0層是C中的malloc，free等記憶體配置和釋放函數進行操作；

　　第1層和第2層是記憶體池，有Python的介面函數PyMem_Malloc函數實現，當對象小於256K時有該層直接分配記憶體；

　　第3層是最上層，也就是我們對Python對象的直接操作；

在 C 中如果頻繁的調用 malloc 與 free 時,是會產生效能問題的.再加上頻繁的分配與釋放小塊的記憶體會產生記憶體片段. Python 在這裡主要乾的工作有:

　　如果請求分配的記憶體在1~256位元組之間就使用自己的記憶體管理系統,否則直接使用 malloc.

　　這裡還是會調用 malloc 分配記憶體,但每次會分配一塊大小為256k的大塊記憶體.

　　經由記憶體池登記的記憶體到最後還是會回收到記憶體池,並不會調用 C 的 free 釋放掉.以便下次使用.對於簡單的Python對象，例如數值、字串，元組（tuple不允許被更改)採用的是複製的方式(深拷貝?)，也就是說當將另一個變數B賦值給變數A時，雖然A和B的記憶體空間仍然相同，但當A的值發生變化時，會重新給A分配空間，A和B的地址變得不再相同

a=(1,2,3,4,5)b=aprint(id(a))print(id(b))a=(1,2,3)print(a)print(b)print(id(a))print(id(b))

而對於像字典(dict)，列表(List)等，改變一個就會引起另一個的改變，也稱之為淺拷貝

 

 

 

附：

引用計數增加

1.對象被建立：x=4

2.另外的別人被建立：y=x

3.被作為參數傳遞給函數：foo(x)

4.作為容器物件的一個元素：a=[1,x,‘33‘]

引用計數減少

1.一個本地引用離開了它的範圍。比如上面的foo(x)函數結束時，x指向的對象引用減1。

2.對象的別名被顯式的銷毀：del x ；或者del y

3.對象的一個別名被賦值給其他對象：x=789

4.對象從一個視窗對象中移除：myList.remove(x)

5.視窗對象本身被銷毀：del myList，或者視窗對象本身離開了範圍。

 

記憶體回收

1、當記憶體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，然後清除其在記憶體的空間。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、記憶體回收機制還有一個迴圈記憶體回收行程, 確保釋放循環參考對象(a引用b, b引用a, 導致其引用計數永遠不為0)。

 

參考：

[1] Python 2.7.8 documentation memory management

[2]深入詳解python傳值問題及記憶體管理機制-CSDN

[3]Python記憶體池管理與緩衝池設計 - 張知臨的專欄

[4]理解python變數和記憶體管理 

 

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