ss跟aw有什么区别,Python内存管理机制详谈_mb62abf3afb54fb的技术博客

一、变量与对象

导语: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像使用“筷子”那样,通过引用来接触和翻动真正的食物——对象。

1、变量

通过变量指针引用对象;变量指针指向具体对象的内存空间,取对象的值。

2、对象

类型已知,每个对象都包含一个头部信息(头部信息:类型标识符和引用计数器)【对象自带的类型标识符决定对象类型】

变量名没有类型,类型属于对象(因为变量引用对象,所以类型随对象),变量引用什么类型的对象,变量就是什么类型的。

Python内存管理机制详谈_python

In [32]: var1=objectIn [33]: var2=var1In [34]: id(var1)Out[34]: 139697863383968In [35]: id(var2)Out[35]: 139697863383968PS:id()是python的内置函数,用于返回对象的身份,即对象的内存地址。

Python内存管理机制详谈_python_02

In [39]: a=123In [40]: b=aIn [41]: id(a)Out[41]: 23242832In [42]: id(b)Out[42]: 23242832Ps:a和b指向同一个对象的内存地址In [43]: a=456In [44]: id(a)Out[44]: 33166408In [45]: id(b)Out[45]: 23242832Ps:a变量重新指向(引用)了另一个对象,不同对象的内存地址当然不一样

注意:对象引用对象,是Python最基本的构成方式。即使是a = 1这一赋值方式,实际上是让词典的一个键值"a"的元素引用整数对象1。该词典对象用于记录所有的全局引用。该词典引用了整数对象1。我们可以通过内置函数globals()来查看该词典。

from sys import getrefcounta = [1, 2, 3]print(getrefcount(a)) b = [a, a]print(getrefcount(a))

由于对象b引用了两次a,a的引用计数增加了2

3、引用所指判断【is 判断的是两个变量指向的对象的内存地址是否是同一个地址,是同一个地址返回Ture,否则返回False】衍生:在python中 is 和 == 的区别:在 Python 中一切都是对象,对象之间比较是否相等可以用==,也可以用is。

①is:比较的是两个对象的id值是否也相等,也就是比较两个对象是否为同一个实例对象,是否指向同一个内存地址。

②==:双等于号比较的是两个对象的内容是否相等,默认会调用对象的 __eq__ 方法。

 

通过is进行引用所指判断,is是用来判断两个引用所指的对象是否相同。

为了检验两个引用指向同一个对象,我们可以用is关键字。is用于判断两个引用所指的对象是否相同。

整数

In [46]: a=1In [47]: b=1In [48]: print(a is b)True

短字符串In [49]: c="good"In [50]: d="good"In [51]: print(c is d)True长字符串:简单理解,纯字母、数字或者下划线的组合 就是短字符串,其他是长字符串In [52]: e="very good"In [53]: f="very good"In [54]: print(e is f)Ture列表In [55]: g=[]In [56]: h=[]In [57]: print(g is h)False

由运行结果可知:

1、Python没有缓存列表及其他对象,可以由多个相同的对象,可以使用赋值语句创建出新的对象

2、在Python中,整数和短小的字符,Python都会缓存这些对象,以便重复使用。当我们创建多个等于1的引用时,实际上是让所有这些引用指向同一个对象。

3、由于Python缓存了整数和短字符串,因此每个对象只存有一份【对象在内存中的地址相同】。比如,所有整数1的引用都指向同一对象。即使使用赋值语句,也只是创造了新的引用,而不是对象本身。长的字符串和其它对象可以有多个相同的对象,可以使用赋值语句创建出新的对象。

二、引用计数

在Python中,每个对象都有存有指向该对象的引用总数,即引用计数(reference count)。

使用sys包中的getrefcount(),来查看某个对象的引用计数。需要注意的是,当使用某个引用作为参数,传递给getrefcount()时,参数实际上创建了一个临时的引用。因此,getrefcount()所得到的结果,会比期望的多1。

查看对象的引用计数:sys.getrefcount()

1、普通引用In [2]: import sys

In [3]: a=[1,2,3]In [4]: getrefcount(a)Out[4]: 2

In [5]: b=aIn [6]: getrefcount(a)Out[6]: 3In [7]: getrefcount(b)Out[7]: 3Ps:当使用某个引用作为参数,传递给getrefcount()时,参数实际上创建了一个临时的引用。因此,getrefcount()所得到的结果,会比期望的多1。

2、容器对象

Python的一个容器对象(container),比如列表、字典等,可以包含多个对象。实际上,容器对象中包含的并不是元素对象本身,是指向各个元素对象的引用。【可以理解为引用对象的变量】

In [12]: a=[1,2,3,4,5]In [13]: b=aIn [14]: a is bOut[14]: True

In [15]: a[0]=6 In [16]: aOut[16]: [6, 2, 3, 4, 5]In [17]: a is bOut[17]: TrueIn [18]: bOut[18]: [6, 2, 3, 4, 5]

Python内存管理机制详谈_垃圾回收_03

 

 

 由上可见,实际上,容器对象中包含的并不是元素对象本身,是指向各个元素对象的引用。

3、引用计数增加1、对象被创建In [39]: getrefcount(123)Out[39]: 6

In [40]: n=123

In [41]: getrefcount(123)Out[41]: 7

2、另外的别人被创建In [42]: m=nIn [43]: getrefcount(123)Out[43]: 83、作为容器对象的一个元素In [44]: a=[1,12,123]In [45]: getrefcount(123)Out[45]: 94、被作为参数传递给函数:foo(x)4、引用计数减少1、对象的别名被显式的销毁In [46]: del mIn [47]: getrefcount(123)Out[47]: 82、对象的一个别名被赋值给其他对象In [48]: n=456In [49]: getrefcount(123)Out[49]: 73、对象从一个窗口对象中移除,或,窗口对象本身被销毁In [50]: a.remove(123)In [51]: aOut[51]: [1, 12]

In [52]: getrefcount(123)Out[52]: 6

4、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。总结:增加对象引用计数器和减少引用计数器的几种方式:1、有4种方式,会增加引用计数器①创建对象---如:X=1②别名被创建---如:赋值 y=x【赋值给其他变量】③做为参数传递给函数---如:参数名(x)④成为容器对象的一个元素---如:List=[x, y,‘ss’]2、什么情况下会减少引用???①本地引用被赋值为其他对象---当对象1被创建并赋值给X,它的引用就为1,当增加了别名(应该也可以成为赋值),引用就变成了2(Y的引用就为2),不过当x被重新赋值2,x对应的引用计数就减1.如果某个引用指向对象A,当这个引用被重新定向到某个其他对象B时,对象A的引用计数减少:from sys import getrefcounta = [1, 2, 3]b = aprint(getrefcount(b))a = 1print(getrefcount(b))②对象名被销毁---使用del x ,这是引用计数就为0del也可以用于删除容器元素中的元素a = [1,2,3]del a[0]print(a)

③对象从一个窗口对象移除---函数名.Remove()【窗口对象如列表,字典,元组等】 

④窗口对象被销毁---如:List=[x,y,'ss']Dellist[]【窗口对象被销毁,代表窗口对象中包含的所有对象都被销毁】三、垃圾回收【当某对象引用计数器变为0时,此时应该被垃圾回收】

当Python中的对象越来越多,占据越来越大的内存,启动垃圾回收(garbage collection),将没用的对象清除。

1、原理

当Python的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,该对象就成为要被回收的垃圾。比如某个新建对象,被分配给某个引用,对象的引用计数变为1。如果引用被删除,对象的引用计数为0,那么该对象就可以被垃圾回收。

In [74]: a=[321,123]In [75]: del a2、解析del

del a后,已经没有任何引用指向之前建立的[321,123],该列表引用计数变为0,用户不可能通过任何方式接触或者动用这个对象,当垃圾回收启动时,Python扫描到这个引用计数为0的对象,就将它所占据的内存清空。

3、注意

1、垃圾回收时,Python不能进行其它的任务,频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率;

2、Python只会在特定条件下,自动启动垃圾回收(垃圾对象少就没必要回收)

3、当Python运行时,会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时,垃圾回收才会启动。

4、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(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0。

In [93]: import gcIn [94]: gc.get_threshold()#gc模块中查看阈值的方法Out[94]: (700, 10, 10)

阈值分析:

700即是垃圾回收启动的阈值;

每10次0代垃圾回收,会配合1次1代的垃圾回收;而每10次1代的垃圾回收,才会有1次的2代垃圾回收;

当然也是可以手动启动垃圾回收:

In [95]: gc.collect()#手动启动垃圾回收Out[95]: 24、何为分代回收

Python将所有的对象分为0,1,2三代;

所有的新建对象都是0代对象;

当某一代对象经历过垃圾回收,依然存活,就被归入下一代对象。

四、内存池机制

Python中有分为大内存和小内存:(256K为界限分大小内存)【>256k为大内存,

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