python函数内存,Python操作内存

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。

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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

python的内存驻留机制（小数据池）

python的内存驻留机制，是一种节省内存的方案，它将int, str, bool类型的数据做成小数据池。当程序要创建字符串等对象前会先检查池中是否有满足的字符串。

驻留机制节省大量的重复内存。在内部，小数据池是由一个全局的dict 维护，该字典中的对象成了单例模式，从而节省内存。

变量 interned 就是全局存放字符串池的字典的变量名 interned = PyDict_New() ，为了让 intern 机制中的字符串不被回收，设置字典时 PyDict_SetDefault(interned, s, s); 将字符串作为键同时也作为值进行设置，这样对于字符串对象的引用计数就会进行两次 +1 操作，这样存于字典中的对象在程序结束前永远不会为 0，这也是 y_REFCNT(s) -= 2; 将计数减 2 的原因。

从函数参数中可以看到其实字符串对象还是被创建了，内部其实始终会为字符串创建对象，但经过 inter 机制检查后，临时创建的字符串会因引用计数为 0 而被销毁，临时变量在内存中昙花一现然后迅速消失。

指定要驻留的字符串：

为什么要进行字符串驻留呢？

总结：

系统维护一个interned全局字典，记录已被驻留的字符串对象，当新字符串a对象需要驻留时，先在interned中查找是否存在，若存在则指向已存在的字符串对象，a对象的引用计数减1，若不存在，则记录a对象到interned中。

python为何会内存超限，应该怎么改？

分区表错误是硬盘的严重错误，不同错误的程度会造成不同的损失。如果是没有活动分区标志，则计算机无法启动。但从软区或光区引导系统后可对硬盘读写，可通过fdisk重置活动分区进行修复。如果是某一分区类型错误，可造成某一分区的丢失。分区表的第四个字节为分区类型值，正常的可引导的大于32mb的基本DOS分区值为06，而扩展的DOS分区值是05。如果把基本DOS分区类型改为05则无法启动系统 ，并且不能读写其中的数据。如果把06改为DOS不识别的类型如efh，则DOS认为改分区不是 DOS分区，当然无法读写。很多人利用此类型值实现单个分区的加密技术，恢复原来的正确类型值即可使该分区恢复正常。分区表中还有其他数据用于纪录分区的起始或终止地址。这些数据的损坏将造成该分区的混乱或丢失，一般无法进行手工恢复，唯一的方法是用备份的分区表数据重新写回，或者从其他的相同类型的并且分区状况相同的硬盘上获取分区表数据，否则将导致其他的数据永久的丢失。在对主引导扇区进行操作时，可采用nu等工具软件，操作非常的方便，可直接对硬盘主引导扇区进行读写或编辑。当然也可采用de

python查看对象内存地址的函数

在python中可以用id()函数获取对象的内存地址。

#例如：

object = 1 + 2

print(id(object)) #4304947776

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。

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面试题总结1-内存管理机制

（1）.引用计数

（2）. 垃圾回收

(3）. 内存池机制

在python中每创建一个对象，对应的会有一个引用计数，当发生赋值操作如a=b，对应的b的引用计数会自动加1，当引用的对象被清除或者函数结束时，引用计数会自动减1。

在python中使用引用计数，标记清楚，分代回收三种方式进行垃圾回收。

其中，引用计数当对象的引用计数归0时，对象会自动被清除。标记清除机制是首先遍历所有对象，如果对象可达，就说明有变量引用它，则标记其为可达的。如果不可达，则对其进行清除。分代回收是当对象创建时被标记为第0代，经过一次垃圾回收之后，余下的对象被标记为第1代，最高为第2代。其原理是，对象的生存期越长，月可能不是垃越。

ython语言虽然提供了对内存的垃圾收集机制，但实际上它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统，所以就有了以下：

1 Pymalloc机制；这个主要是为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理，为了对小块内存的申请和释放。

2 Python中所有小于256个字节的对象都是依靠pymalloc分配器来实现的，而稍大的对象用的则是系统的malloc。

3 对于Python对象，比如整数、浮点数和List这些，都有自己独立的内存池，对象间并不共享他们的内存池。换句话说就是，假设你分配并且释放了大量的整数，那么用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。