python中的內存機制

首先要明白對象和引用的概念 （例子：a=1, a爲引用，1爲對象，對象1的引用計數器爲1，b=1此時內存中只有一個對象1，a,b都爲引用，對象的引用計數器此時爲2，由於有兩個引用）

a=1,b=1
id(a)=id(b)    #短的字符串，數字python在內存中是一個對象
 a=[],b=[] id(a)!=id(b) #字典，數組這樣的對象在內存中python會new兩個不一樣的對象  a="new a string" b="new a string" #長的字符串python在內存中一樣會new兩個不一樣的對象 id(a)!=id(b) 

引用計數器如何減小，當刪除該對象的引用時候該對象的引用計數器將會減小。

a=[1,2]  
b= [a,a]  #a對象的引用計數爲2
del b[0]   #a對象的引用計數變爲1

#字典同理
a=1 {"a":a,"b":a} #a對象的引用計數爲2 del b[b] #a對象的引用計數變爲1

python的垃圾回收（3種）

引用計數

當對象的引用的計數器變爲0的時候，該對象可能在內存中，可是已經不能訪問。python的垃圾回收時候不能作其餘操做，若是一個對象的引用計數變爲0的時候python就去回收該對象，那麼很顯然Python的效率會不好，那何時python會來回收呢？這是一個好問題。

python會監聽本身new了多少個新的對象和有多少對象的引用計數器變爲了，兩個數值作差的到的數和閾值去比較，大於閾值，內存開始進行垃圾回收，銷燬引用計數器爲0的對象。

優勢:簡單實時性，缺點：維護引用計數消耗資源，循環引用。

分代回收

爲了提升效率，有不少對象，清理了不少次他依然存在，能夠認爲，這樣的對象不須要常常回收，能夠把它分到不一樣的集合，每一個集合回收的時間間隔不一樣。簡單的說這就是python的分代回收。

具體說一下，python中的垃圾分爲1，2，3代，在1代裏的對象每次回收都會去清理，當清理後有引用的對象依然存在，此時他會進入2代集合，同理2代集合清理的時候存在的對象會進入2代集合。

每一個集合的清理時間如何分配，會先清理1代垃圾，當清理10次一代垃圾後會清理一次2代垃圾，當清理10次2代垃圾後會清理2代垃圾。

標記清除

按需分配，當內存不夠的時候，從寄存器和程序棧上的引用出發，遍歷對象，將遍歷的對象打上標記，而後在內存中清除沒有標記的對象。

 

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