python 怎样进行内存管理

从三个方面来说,主要有方面的措施:对象的引用计数机制、垃圾回收机制、内存池机制。

一、对象的引用计数机制

Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况:

1、一个对象分配一个新名称

2、将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)

引用计数减少的情况:

1、使用del语句对对象别名显示的销毁

2、引用超出作用域或被重新赋值

sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数

多数情况下,引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。

二、垃圾回收

1、当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉。

2、当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

1、Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。

2、Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。

3、对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

以上就是python 内存管理的详细内容,更多关于python 内存管理的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • 从Python的源码浅要剖析Python的内存管理

    Python 的内存管理架构(Objects/obmalloc.c): 复制代码 代码如下: _____   ______   ______       ________    [ int ] [ dict ] [ list ] ... [ string ]       Python core         | +3 | <----- Object-specific memory -----> | <-- Non-object memory --> |     _________

  • python内存管理分析

    本文较为详细的分析了python内存管理机制.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 内存管理,对于Python这样的动态语言,是至关重要的一部分,它在很大程度上甚至决定了Python的执行效率,因为在Python的运行中,会创建和销毁大量的对象,这些都涉及到内存的管理. 小块空间的内存池 在Python中,许多时候申请的内存都是小块的内存,这些小块内存在申请后,很快又会被释放,由于这些内存的申请并不是为了创建对象,所以并没有对象一级的内存池机制. Python内存池全景 这就意味着Python在

  • Python内存管理实例分析

    本文实例讲述了Python内存管理.分享给大家供大家参考,具体如下: a = 1 a是引用,1是对象.Python缓存整数和短字符串,对象只有一份,但长字符串和其他对象(列表字典)则有很多对象(赋值语句创建新的对象). from sys import getrefcount a=[1,2,3] print(getfrecount(a)) 返回4,当使用某个引用作为参数传给getfrecount时,创建了临时引用,+1. 对象引用对象 class from_obj(object): def __i

  • Python深入学习之内存管理

    语言的内存管理是语言设计的一个重要方面.它是决定语言性能的重要因素.无论是C语言的手工管理,还是Java的垃圾回收,都成为语言最重要的特征.这里以Python语言为例子,说明一门动态类型的.面向对象的语言的内存管理方式.  对象的内存使用 赋值语句是语言最常见的功能了.但即使是最简单的赋值语句,也可以很有内涵.Python的赋值语句就很值得研究. a = 1 整数1为一个对象.而a是一个引用.利用赋值语句,引用a指向对象1.Python是动态类型的语言(参考动态类型),对象与引用分离.Pytho

  • Python内存管理方式和垃圾回收算法解析

    概要 在列表,元组,实例,类,字典和函数中存在循环引用问题.有 __del__ 方法的实例会以健全的方式被处理.给新类型添加GC支持是很容易的.支持GC的Python与常规的Python是二进制兼容的. 分代式回收能运行工作(目前是三个分代).由 pybench 实测的结果是大约有百分之四的开销.实际上所有的扩展模块都应该依然如故地正常工作(我不得不修改了标准发行版中的 new 和 cPickle 模块).一个叫做 gc 的新模块马上就可以用来调试回收器和设置调试选项. 回收器应该是跨平台可移植

  • 简单了解python的内存管理机制

    Python引入了一个机制:引用计数. 引用计数 python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,Python内部记录了对象有多少个引用,即引用计数,当对象被创建时就创建了一个引用计数,当对象不再需要时,这个对象的引用计数为0时,它被垃圾回收. 总结一下对象会在一下情况下引用计数加1: 1.对象被创建:x=4 2.另外的别人被创建:y=x 3.被作为参数传递给函数:foo(x) 4.作为容器对象的一个元素:a=[1,x,'33'] 引用计数减少情况 1.一个本地引用离开了它的作用域.比如上

  • python的内存管理和垃圾回收机制详解

    简单来说python的内存管理机制有三种 1)引用计数 2)垃圾回收 3)内存池 接下来我们来详细讲解这三种管理机制 1,引用计数: 引用计数是一种非常高效的内存管理手段,当一个pyhton对象被引用时其引用计数增加1,当其不再被引用时引用计数减1,当引用计数等于0的时候,对象就被删除了. 2,垃圾回收(这是一个很重要知识点): ①  引用计数 引用计数也是一种垃圾回收机制,而且是一种最直观,最简单的垃圾回收技术. 在Python中每一个对象的核心就是一个结构体PyObject,它的内部有一个引

  • python内存管理机制原理详解

    python内存管理机制: 引用计数 垃圾回收 内存池 1. 引用计数 当一个python对象被引用时 其引用计数增加 1 ; 当其不再被变量引用时 引用计数减 1 ; 当对象引用计数等于 0 时, 对象被删除(引用计数是一种非常高效的内存管理机制) 2. 垃圾回收 垃圾回收机制: ① 引用计数 , ②标记清除 , ③分带回收 引用计数 : 引用计数也是一种垃圾收集机制, 而且也是一种最直观, 最简单的垃圾收集技术.当python某个对象的引用计数降为 0 时, 说明没有任何引用指向该对象, 该

  • Python深入06——python的内存管理详解

    语言的内存管理是语言设计的一个重要方面.它是决定语言性能的重要因素.无论是C语言的手工管理,还是Java的垃圾回收,都成为语言最重要的特征.这里以Python语言为例子,说明一门动态类型的.面向对象的语言的内存管理方式. 对象的内存使用 赋值语句是语言最常见的功能了.但即使是最简单的赋值语句,也可以很有内涵.Python的赋值语句就很值得研究. a = 1 整数1为一个对象.而a是一个引用.利用赋值语句,引用a指向对象1.Python是动态类型的语言(参考动态类型),对象与引用分离.Python

  • python如何在循环引用中管理内存

    python中通过引用计数来回收垃圾对象,在某些环形数据结构(树,图--),存在对象间的循环引用,比如树的父节点引用子节点,子节点同时引用父节点,此时通过del掉引用父子节点,两个对象不能被立即释放 需求: 如何解决此类的内存管理问题? 如何查询一个对象的引用计数? import sys sys.getrefcount(obj) # 查询引用计数必多 1 ,因为object也引用 查询对象 如何解决内存管理问题? 通过weakref,进行弱引用,当del时候,不再引用,在引用方添加weakref

随机推荐