python的內存管理機制（zz)

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

先從較淺的層面來講，Python的內存管理機制能夠從三個方面來說

（1）垃圾回收

（2）引用計數

（3）內存池機制

1、垃圾回收：

python不像C++，Java等語言同樣，他們能夠不用事先聲明變量類型而直接對變量進行賦值。對Python語言來說，對象的類型和內存都是在運行時肯定的。這也是爲何咱們稱Python語言爲動態類型的緣由（這裏咱們把動態類型能夠簡單的歸結爲對變量內存地址的分配是在運行時自動判斷變量類型並對變量進行賦值）。

2、引用計數：

Python採用了相似Windows內核對象同樣的方式來對內存進行管理。每個對象，都維護這一個對指向該對對象的引用的計數。如圖所示（圖片來自Python核心編程）

x = 3.14

y = x

 

咱們首先建立了一個對象3.14， 而後將這個浮點數對象的引用賦值給x，由於x是第一個引用，所以，這個浮點數對象的引用計數爲1. 語句y = x建立了一個指向同一個對象的引用別名y，咱們發現，並無爲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，使其引用計數爲2.

咱們能夠很容易就證實上述的觀點：

 

變量a 和 變量b的id一致(咱們能夠將id值想象爲C中變量的指針).

咱們援引另外一個網址的圖片來講明問題：對於C語言來說，咱們建立一個變量A時就會爲爲該變量申請一個內存空間，並將變量值 放入該空間中,當將該變量賦給另外一變量B時會爲B申請一個新的內存空間，並將變量值放入到B的內存空間中，這也是爲何A和B的指針不一致的緣由。如圖：

              

 int A = 1                       int A = 2

而Python的狀況卻不同，實際上，Python的處理方式和Javascript有點相似，如圖所示，變量更像是附在對象上的標籤(和引用的定義相似)。當變量被綁定在一個對象上的時候，該變量的引用計數就是1，(還有另一些狀況也會致使變量引用計數的增長),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爲0的時候，該對就會被回收。

                       

      a = 1                         a = 2                         b = a

 

 3、內存池機制

 

Python的內存機制以金字塔行，-1，-2層主要有操做系統進行操做，

　　第0層是C中的malloc，free等內存分配和釋放函數進行操做；

　　第1層和第2層是內存池，有Python的接口函數PyMem_Malloc函數實現，當對象小於256K時有該層直接分配內存；

　　第3層是最上層，也就是咱們對Python對象的直接操做；

在 C 中若是頻繁的調用 malloc 與 free 時,是會產生性能問題的.再加上頻繁的分配與釋放小塊的內存會產生內存碎片. Python 在這裏主要乾的工做有:

　　若是請求分配的內存在1~256字節之間就使用本身的內存管理系統,不然直接使用 malloc.

　　這裏仍是會調用 malloc 分配內存,但每次會分配一塊大小爲256k的大塊內存.

　　經由內存池登記的內存到最後仍是會回收到內存池,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、字符串，元組（tuple不容許被更改)採用的是複製的方式(深拷貝?)，也就是說當將另外一個變量B賦值給變量A時，雖然A和B的內存空間仍然相同，但當A的值發生變化時，會從新給A分配空間，A和B的地址變得再也不相同

a=(1,2,3,4,5)
b=a
print(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，改變一個就會引發另外一個的改變，也稱之爲淺拷貝

 

 

 

附：

引用計數增長

1.對象被建立：x=4

2.另外的別人被建立：y=x

3.被做爲參數傳遞給函數：foo(x)

4.做爲容器對象的一個元素：a=[1,x,'33']

引用計數減小

1.一個本地引用離開了它的做用域。好比上面的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燬：del x ；或者del y

3.對象的一個別名被賦值給其餘對象：x=789

4.對象從一個窗口對象中移除：myList.remove(x)

5.窗口對象自己被銷燬：del myList，或者窗口對象自己離開了做用域。

 

垃圾回收

一、當內存中有再也不使用的部分時，垃圾收集器就會把他們清理掉。它會去檢查那些引用計數爲0的對象，而後清除其在內存的空間。固然除了引用計數爲0的會被清除，還有一種狀況也會被垃圾收集器清掉：當兩個對象相互引用時，他們自己其餘的引用已經爲0了。

二、垃圾回收機制還有一個循環垃圾回收器, 確保釋放循環引用對象(a引用b, b引用a, 致使其引用計數永遠不爲0)。

 

參考：

[1] Python 2.7.8 documentation memory management

[2]深刻詳解python傳值問題及內存管理機制-CSDN

[3]Python內存池管理與緩衝池設計 - 張知臨的專欄

[4]理解python變量和內存管理