Python如何进行内存管理的？

妖狐艹你老母 2022-05-12 08:16 185阅读 0赞

## Python在进行内存管理从三个方面进行： ##

## ##

### 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List，元组tuple和字典dict）

*  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，引用计数比你猜测的要大的多，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。

### 垃圾回收机制 ###

python中的垃圾回收是以引用计数为主，标记-清除和分代收集为辅。

*  **引用计数**：Python在内存中存储每个对象的引用计数，如果计数变成0，该对象就会消失，分配给该对象的内存就会释放出来。
 *  **标记-清除**：一些容器对象，比如说list、dict、tuple、instance等可能会出现**引用循环**，对于这些循环，垃圾回收器会定时回收这些循环（对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边）。
 *  **分代收集**：Python把内存根据**对象存活时间**划分为**三代**，对象创建之后，垃圾回收器会分配它们所属的代。每个对象都会被分配一个代，而被分配更年轻的代是被优先处理的，因此越晚创建的对象越容易被回收。

### 内存池机制 ###

python提供了对内存的垃圾收集机制，将不用的的内存放到**内存池**而不是返回给操作系统。

*  **Pymalloc机制**，为了加速Python的执行效率，Python引入了一个Pymalloc机制，用于管理对**小块内存(**小于256个bits的对象**)**的申请和释放。
 *  **malloc机制**，对于**大的对象（**大于256bits**），**直接执行 new/malloc 的行为来申请新的内存空间；
 *  **私有内存池**，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。

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