小编给大家分享一下python中进行内存管理的方法,希望大家阅读完这篇文章后大所收获、下面让我们一起去探讨吧!
python引入了一个机制:引用计数,来进行管理内存。
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。
<强>总结一下对象会在以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 & # 39; 33 & # 39;]
<强>引用计数减少情况
1。一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的foo (x)函数结束时,x指向的对象引用减1 .
2。对象的别名被显式的销毁:德尔x;或者del y
3。对象的一个别名被赋值给其他对象:x=789
4。对象从一个窗口对象中移除:myList.remove (x)
5。窗口对象本身被销毁:▽myList,或者窗口对象本身离开了作用域。
<强>垃圾回收
1,当内存中有不再使用的部分时,垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象,然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除,还有一种情况也会被垃圾收集器清掉:当两个对象相互引用时,他们本身其他的引用已经为0了。
2,垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器,确保释放循环引用对象(一个引用b, b引用,导致其引用计数永远不为0)。
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。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作,频繁地在用户态和核心态之间进行切换,这将严重影响Python的执行效率。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。
<强>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。
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。另外Python对象,如整数,浮点数和列表,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。
看完了这篇文章,相信你对Python中进行内存管理的方法有了一定的了解,想了解更多相关知识,欢迎关注行业资讯频道,感谢各位的阅读!
