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python回收函数内存 python 回收机制( 二 )

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【python回收函数内存 python 回收机制】allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数 。当两者的差值高于某个阈值时 ， 垃圾回收才会启动 。
我们可以通过gc模块的get_threshold()方法 ， 查看该阈值 。
3)内存池机制
Python中有分为大内存和小内存：(256K为界限分大小内存)
1、大内存使用malloc进行分配
2、小内存使用内存池进行分配
python中的内存管理机制都有两套实现，一套是针对小对象，就是大小小于256K时，pymalloc会在内存池中申请内存空间;当大于256K时 ， 则会直接执行系统的malloc的行为来申请内存空间 。
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XCCS_澍
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Python 的内存管理机制及调优手段？ 原创
2018-08-05 06:50:53
XCCS_澍
码龄7年
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内存管理机制：引用计数、垃圾回收、内存池 。
一、引用计数：
引用计数是一种非常高效的内存管理手段，当一个 Python 对象被引用时其引用计数增加 1，当其不再被一个变量引用时则计数减 1. 当引用计数等于 0 时对象被删除 。
二、垃圾回收 ：
1. 引用计数
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 的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 。比如某个新建对象 ， 它被分配给某个引用，对象的引用计数变为 1 。如果引用被删除，对象的引用计数为 0 ， 那么该对象就可以被垃圾回收 。不过如果出现循环引用的话，引用计数机制就不再起有效的作用了
2. 标记清除
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 。
3. 分代回收
从前面“标记-清除”这样的垃圾收集机制来看，这种垃圾收集机制所带来的额外操作实际上与系统中总的内存块的数量是相关的，当需要回收的内存块越多时 ， 垃圾检测带来的额外操作就越多，而垃圾回收带来的额外操作就越少；反之，当需回收的内存块越少时，垃圾检测就将比垃圾回收带来更少的额外操作 。
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

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