Python中的内存管理之python|Python中的内存管理之python list内存使用详解 Python中的内存管理之pythonlist内

前言使用 Python 的时候，我们知道 list 是一个长度可变对的数组，可以通过 insert，append 和 extend 轻易的拓展其中的元素个数。也可以使用运算符如： [1] + [2] 生成新的数组[1, 2]
extend()、 "+"、"+=" 的区别

"+"将两个 list 相加，会返回到一个新的 list 对象
append 在原 list 上进行修改，没有返回值

从以下代码可以看到，调用 b = b + [3, 4] 之后，通过id(b) 查看 b 变成了一个新对象。

In [5]: b = [1, 2]In [6]: id(b)Out[6]: 1628740249224 In [7]: b = b + [3, 4]In [8]: id(b)Out[8]: 1628740456520

使用extend() 完成相同的步骤，可以看到对象c 的id保持和原来的一致

In [9]: c = [1, 2]In [10]: id(c)Out[10]: 1628740392584 In [11]: c.extend([3, 4])In [12]: id(c)Out[12]: 1628740392584

使用 "+="连接列表，看到效果和 extend() 是相同的。

In [1]: a = [1, 2]In [2]: id(a)Out[2]: 1628740021448 In [3]: a += [3, 4]In [4]: id(a)Out[4]: 1628740021448

结论：减少内存的拷贝，修改一个列表的数据时，应避免使用 list1 = list1 + list2 这样的语法。
List的内存使用一个示例：

In [1]: import sys In [2]: lst1 = [1]In [3]: lst2 = []In [4]: lst2.append(1) In [5]: lst1 == lst2Out[5]: True In [6]: sys.getsizeof(lst1)Out[6]: 72In [7]: sys.getsizeof(lst2)Out[7]: 96

可以看到，lst1 == lst2，但是当使用 sys.getsizeof 获取对象的内存大小时，两者却是不同的。
如下图所示， list_a 长度为4，当执行 append(4) 时，底层的数据长度其实申请了4个元素的空间，当再次执行 append(5) 的时候，不需要再次申请内存。

Python中的内存管理之python|Python中的内存管理之python list内存使用详解

文章图片

因为执行 append() 操作时，Python将一次拓展N个元素的内存，因为一个 append 操作很可能是很多 append 操作的开始，通过额外分配内存来减少可能的内存分配和内存copy的次数。

In [1]: import sys

In [2]: l = []
...: print(f'list initial size {sys.getsizeof(l)}')
...: for i in range(80):
...:cur_size = sys.getsizeof(l)
...:l.append(i)
...:new_size = sys.getsizeof(l)
...:print(f'list len {i+1}:\t current_size {new_size}\t new_allocated 8 * {(new_size-cur_size)/8}')
...:
list initial size 64
list len 1:current_size 96new_allocated 8 * 4.0
list len 2:current_size 96new_allocated 8 * 0.0
list len 3:current_size 96new_allocated 8 * 0.0
list len 4:current_size 96new_allocated 8 * 0.0
list len 5:current_size 128new_allocated 8 * 4.0
list len 6:current_size 128new_allocated 8 * 0.0
list len 7:current_size 128new_allocated 8 * 0.0
list len 8:current_size 128new_allocated 8 * 0.0
list len 9:current_size 192new_allocated 8 * 8.0
list len 10:current_size 192new_allocated 8 * 0.0
list len 11:current_size 192new_allocated 8 * 0.0
list len 12:current_size 192new_allocated 8 * 0.0
list len 13:current_size 192new_allocated 8 * 0.0
list len 14:current_size 192new_allocated 8 * 0.0
list len 15:current_size 192new_allocated 8 * 0.0
list len 16:current_size 192new_allocated 8 * 0.0
list len 17:current_size 264new_allocated 8 * 9.0
list len 18:current_size 264new_allocated 8 * 0.0
list len 19:current_size 264new_allocated 8 * 0.0
list len 20:current_size 264new_allocated 8 * 0.0
list len 21:current_size 264new_allocated 8 * 0.0
list len 22:current_size 264new_allocated 8 * 0.0
list len 23:current_size 264new_allocated 8 * 0.0
list len 24:current_size 264new_allocated 8 * 0.0
list len 25:current_size 264new_allocated 8 * 0.0
list len 26:current_size 344new_allocated 8 * 10.0
list len 27:current_size 344new_allocated 8 * 0.0
list len 28:current_size 344new_allocated 8 * 0.0
list len 29:current_size 344new_allocated 8 * 0.0
list len 30:current_size 344new_allocated 8 * 0.0
list len 31:current_size 344new_allocated 8 * 0.0
list len 32:current_size 344new_allocated 8 * 0.0
list len 33:current_size 344new_allocated 8 * 0.0
list len 34:current_size 344new_allocated 8 * 0.0
list len 35:current_size 344new_allocated 8 * 0.0
list len 36:current_size 432new_allocated 8 * 11.0
list len 37:current_size 432new_allocated 8 * 0.0
list len 38:current_size 432new_allocated 8 * 0.0
list len 39:current_size 432new_allocated 8 * 0.0
list len 40:current_size 432new_allocated 8 * 0.0
list len 41:current_size 432new_allocated 8 * 0.0
list len 42:current_size 432new_allocated 8 * 0.0
list len 43:current_size 432new_allocated 8 * 0.0
list len 44:current_size 432new_allocated 8 * 0.0
list len 45:current_size 432new_allocated 8 * 0.0
list len 46:current_size 432new_allocated 8 * 0.0
list len 47:current_size 528new_allocated 8 * 12.0
list len 48:current_size 528new_allocated 8 * 0.0
list len 49:current_size 528new_allocated 8 * 0.0
list len 50:current_size 528new_allocated 8 * 0.0
list len 51:current_size 528new_allocated 8 * 0.0
list len 52:current_size 528new_allocated 8 * 0.0
list len 53:current_size 528new_allocated 8 * 0.0
list len 54:current_size 528new_allocated 8 * 0.0
list len 55:current_size 528new_allocated 8 * 0.0
list len 56:current_size 528new_allocated 8 * 0.0
list len 57:current_size 528new_allocated 8 * 0.0
list len 58:current_size 528new_allocated 8 * 0.0
list len 59:current_size 640new_allocated 8 * 14.0
list len 60:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 61:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 62:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 63:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 64:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 65:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 66:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 67:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 68:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 69:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 70:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 71:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 72:current_size 640new_allocated 8 * 0.0
list len 73:current_size 768new_allocated 8 * 16.0
list len 74:current_size 768new_allocated 8 * 0.0
list len 75:current_size 768new_allocated 8 * 0.0
list len 76:current_size 768new_allocated 8 * 0.0
list len 77:current_size 768new_allocated 8 * 0.0
list len 78:current_size 768new_allocated 8 * 0.0
list len 79:current_size 768new_allocated 8 * 0.0
list len 80:current_size 768new_allocated 8 * 0.0

通过观察可以发现，列表从0 增加到 80长度的过程中，新申请的内存长度为 [4, 4, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16] 。反之，当执行 remove 或者 pop 减少列表中的数据时，列表也会自动缩容。

扩容条件，新长度大于底层数组长度；
缩容条件，新长度小于底层数组长度的一半；

结论：避免使用类似 append 语法初始化列表，优先使用列表表达式

# Bad ?list_a = []for i in range(50):list_a.append(i) # Good ??list_b = [i for i in range(50)]

结论： ① 避免使用 "+" 修改数组
② 尽量避免多次使用 append 函数
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