python保持函数内存 python中的内存管理机制

python如何进行内存管理

Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制，垃圾回收机制和内存池机制。

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引用计数机制

简介

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。

特性

1.当给一个对象分配一个新名称或者将一个对象放入一个容器(列表、元组或字典)时，该对象的引用计数都会增加。

2.当使用del对对象显示销毁或者引用超出作用于或者被重新赋值时，该对象的引用计数就会减少。

3.可以使用sys.getrefcount()函数来获取对象的当前引用计数。多数情况下，引用计数要比我们猜测的大的多。对于不可变数据(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

特性

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(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。

内存池机制

简介

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。

内存池概念

内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。内存池的实现方式有很多，性能和适用范围也不一样。

特性

1.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。

2.Pymalloc机制。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。

3.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。

4.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。

python函数嵌套内存不是释放

内存不会释放。python函数嵌套内存不会释放。内存是计算机中重要的部件之一，它=是与CPU进行沟通的桥梁。计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的，因此内存的性能对计算机的影响非常大。

Python是如何进行内存管理的

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。

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。这也就是之前提到的

python内存管理机制

由于python中万物皆对象，所以python的存储问题是对象的存储问题。实际上，对于每个对象，python会分配一块内存空间去存储它。

那么python是如何进行内存分配，如何进行内存管理，又是如何释放内存的呢？

总结起来有一下几个方面：引用计数，垃圾回收，内存池机制

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

1、对象被创建 a= 'abc'

2、对象被引用 b =a

3、对象被其他的对象引用 li = [1,2,a]

4、对象被作为参数传递给函数：foo(x)

1、变量被删除 del a 或者 del b

2、变量引用了其他对象 b = c 或者 a = c

3、变量离开了所在的作用域（函数调用结束） 比如上面的foo(x)函数结束时，x指向的对象引用减1。

4、在其他的引用对象中被删除（移除） li.remove(a)

5、窗口对象本身被销毁：del li，或者窗口对象本身离开了作用域。

即对象p中的属性引用d，而对象d中属性同时来引用p，从而造成仅仅删除p和d对象，也无法释放其内存空间，因为他们依然在被引用。深入解释就是，循环引用后，p和d被引用个数为2，删除p和d对象后，两者被引用个数变为1，并不是0，而python只有在检查到一个对象的被引用个数为0时，才会自动释放其内存，所以这里无法释放p和d的内存空间

垃圾回收机制: ① 引用计数 , ②标记清除 , ③分带回收

引用计数也是一种垃圾收集机制, 而且也是一种最直观, 最简单的垃圾收集技术.当python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了.(如果出现循环引用的话, 引用计数机制就不再起作用了)

优点:简单实时性，缺点：维护引用计数消耗资源，且无法解决循环引用。

如果两个对象的引用计数都为 1 , 但是仅仅存在他们之间的循环引用,那么这两个对象都是需要被回收的, 也就是说 它们的引用计数虽然表现为非 0 , 但实际上有效的引用计数为 0 ,.所以先将循环引用摘掉, 就会得出这两个对象的有效计数.

标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。

为了提高效率，有很多对象，清理了很多次他依然存在，可以认为，这样的对象不需要经常回收，可以把它分到不同的集合，每个集合回收的时间间隔不同。简单的说这就是python的分代回收。

具体来说，python中的垃圾分为1，2，3代，在1代里的对象每次回收都会去清理，当清理后有引用的对象依然存在，此时他会进入2代集合，同理2代集合清理的时候存在的对象会进入3代集合。

每个集合的清理时间如何分配：会先清理1代垃圾，当清理10次一代垃圾后会清理一次2代垃圾，当清理10次2代垃圾后会清理3代垃圾。

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，当创建大量消耗小内存的对象时，频繁调用new/malloc会导致大量的内存碎片，致使效率降低。

内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。

Python中有分为大内存和小内存：（256K为界限分大小内存）

大小小于256kb时，pymalloc会在内存池中申请内存空间，当大于256kb，则会直接执行 new/malloc 的行为来申请新的内存空间

在python中 -5到256之间的数据，系统会默认给每个数字分配一个内存区域，其后有赋值时都会指向固定的已分配的内存区域

在运行py程序的时候，解释器会专门分配一块空白的内存，用来存放纯单词字符组成的字符串（数字，字母，下划线）

字符串赋值时，会先去查找要赋值的字符串是否已存在于内存区域，已存在，则指向已存在的内存，不存在，则会在大整数池中分配一块内存存放此字符串