python中內(nèi)存管理機(jī)制的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)

小編給大家分享一下python中內(nèi)存管理機(jī)制的示例分析,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!

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Python引入了一個(gè)機(jī)制:引用計(jì)數(shù)。

引用計(jì)數(shù)

python內(nèi)部使用引用計(jì)數(shù),來保持追蹤內(nèi)存中的對象,Python內(nèi)部記錄了對象有多少個(gè)引用,即引用計(jì)數(shù),當(dāng)對象被創(chuàng)建時(shí)就創(chuàng)建了一個(gè)引用計(jì)數(shù),當(dāng)對象不再需要時(shí),這個(gè)對象的引用計(jì)數(shù)為0時(shí),它被垃圾回收。

總結(jié)一下對象會在一下情況下引用計(jì)數(shù)加1:

1.對象被創(chuàng)建:x=4

2.另外的別人被創(chuàng)建:y=x

3.被作為參數(shù)傳遞給函數(shù):foo(x)

4.作為容器對象的一個(gè)元素:a=[1,x,'33']

引用計(jì)數(shù)減少情況

1.一個(gè)本地引用離開了它的作用域。比如上面的foo(x)函數(shù)結(jié)束時(shí),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(gè)別名被賦值給其他對象:x=789

4.對象從一個(gè)窗口對象中移除:myList.remove(x)

5.窗口對象本身被銷毀:del myList,或者窗口對象本身離開了作用域。

垃圾回收

1、當(dāng)內(nèi)存中有不再使用的部分時(shí),垃圾收集器就會把他們清理掉。它會去檢查那些引用計(jì)數(shù)為0的對象,然后清除其在內(nèi)存的空間。當(dāng)然除了引用計(jì)數(shù)為0的會被清除,還有一種情況也會被垃圾收集器清掉:當(dāng)兩個(gè)對象相互引用時(shí),他們本身其他的引用已經(jīng)為0了。

2、垃圾回收機(jī)制還有一個(gè)循環(huán)垃圾回收器, 確保釋放循環(huán)引用對象(a引用b, b引用a, 導(dǎo)致其引用計(jì)數(shù)永遠(yuǎn)不為0)。

在Python中,許多時(shí)候申請的內(nèi)存都是小塊的內(nèi)存,這些小塊內(nèi)存在申請后,很快又會被釋放,由于這些內(nèi)存的申請并不是為了創(chuàng)建對象,所以并沒有對象一級的內(nèi)存池機(jī)制。這就意味著Python在運(yùn)行期間會大量地執(zhí)行malloc和free的操作,頻繁地在用戶態(tài)和核心態(tài)之間進(jìn)行切換,這將嚴(yán)重影響Python的執(zhí)行效率。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,用于管理對小塊內(nèi)存的申請和釋放。

內(nèi)存池機(jī)制

Python提供了對內(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)。

Python中所有小于256個(gè)字節(jié)的對象都使用pymalloc實(shí)現(xiàn)的分配器,而大的對象則使用系統(tǒng)的 malloc。另外Python對象,如整數(shù),浮點(diǎn)數(shù)和List,都有其獨(dú)立的私有內(nèi)存池,對象間不共享他們的內(nèi)存池。也就是說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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網(wǎng)頁題目:python中內(nèi)存管理機(jī)制的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁URL:http://muchs.cn/article30/ddhgso.html

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