python堆和栈的区别有哪些堆（Heap）与栈（Stack）是开发人员必须面对的两个概念，在理解这两个概念时，需要放到具体的场景下 ， 因为不同场景下 ， 堆与栈代表不同的含义 。一般情况下，有两层含义：
（1）程序内存布局场景下，堆与栈表示的是两种内存管理方式；
（2）数据结构场景下，堆与栈表示两种常用的数据结构 。
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堆与栈实际上是操作系统对进程占用的内存空间的两种管理方式，主要有如下几种区别：
（1）管理方式不同 。栈由操作系统自动分配释放，无需我们手动控制；堆的申请和释放工作由程序员控制，容易产生内存泄漏；
（2）空间大小不同 。每个进程拥有的栈的大小要远远小于堆的大小 。理论上，程序员可申请的堆大小为虚拟内存的大?。陶坏拇笮?64bits 的 Windows 默认 1MB ， 64bits 的 Linux 默认 10MB；
（3）生长方向不同 。堆的生长方向向上，内存地址由低到高；栈的生长方向向下，内存地址由高到低 。
（4）分配方式不同 。堆都是动态分配的，没有静态分配的堆 。栈有2种分配方式：静态分配和动态分配 。静态分配是由操作系统完成的，比如局部变量的分配 。动态分配由alloca函数进行分配，但是栈的动态分配和堆是不同的，他的动态分配是由操作系统进行释放，无需我们手工实现 。
（5）分配效率不同 。栈由操作系统自动分配 ， 会在硬件层级对栈提供支持：分配专门的寄存器存放栈的地址，压栈出栈都有专门的指令执行，这就决定了栈的效率比较高 。堆则是由C/C++提供的库函数或运算符来完成申请与管理 ， 实现机制较为复杂，频繁的内存申请容易产生内存碎片 。显然，堆的效率比栈要低得多 。
（6）存放内容不同 。栈存放的内容 ， 函数返回地址、相关参数、局部变量和寄存器内容等 。当主函数调用另外一个函数的时候，要对当前函数执行断点进行保存，需要使用栈来实现 ， 首先入栈的是主函数下一条语句的地址，即扩展指针寄存器的内容（EIP），然后是当前栈帧的底部地址，即扩展基址指针寄存器内容（EBP），再然后是被调函数的实参等 ， 一般情况下是按照从右向左的顺序入栈 ， 之后是被调函数的局部变量，注意静态变量是存放在数据段或者BSS段 ， 是不入栈的 。出栈的顺序正好相反，最终栈顶指向主函数下一条语句的地址 ， 主程序又从该地址开始执行 。堆，一般情况堆顶使用一个字节的空间来存放堆的大小 ， 而堆中具体存放内容是由程序员来填充的 。
从以上可以看到，堆和栈相比，由于大量malloc()/free()或new/delete的使用 ， 容易造成大量的内存碎片，并且可能引发用户态和核心态的切换 ， 效率较低 。栈相比于堆，在程序中应用较为广泛，最常见的是函数的调用过程由栈来实现，函数返回地址、EBP、实参和局部变量都采用栈的方式存放 。虽然栈有众多的好处，但是由于和堆相比不是那么灵活，有时候分配大量的内存空间，主要还是用堆 。
无论是堆还是栈 ， 在内存使用时都要防止非法越界，越界导致的非法内存访问可能会摧毁程序的堆、栈数据，轻则导致程序运行处于不确定状态，获取不到预期结果，重则导致程序异常崩溃，这些都是我们编程时与内存打交道时应该注意的问题 。
python实现堆栈与队列的方法python实现堆栈与队列的方法
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