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python申请内存函数 python申请内存空间

IT技术对象

Python如何进行内存管理Python的内存管理，一般从以下三个方面来说：
1)对象的引用计数机制(四增五减)
2)垃圾回收机制(手动自动，分代回收)
3)内存池机制(大m小p)
1)对象的引用计数机制
要保持追踪内存中的对象，Python使用了引用计数这一简单的技术 。sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1
2)垃圾回收机制
吃太多，总会变胖，Python也是这样 。当Python中的对象越来越多，它们将占据越来越大的内存 。不过你不用太担心Python的体形，它会在适当的时候“减肥”，启动垃圾回收(garbage
collection)，将没用的对象清除
从基本原理上，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 。
然而，减肥是个昂贵而费力的事情 。垃圾回收时，Python不能进行其它的任务 。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率 。如果内存中的对象不多，就没有必要总启动垃圾回收 。
所以，Python只会在特定条件下 ， 自动启动垃圾回收 。当Python运行时，会记录其中分配对象(object
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 。
如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比?
近期有网上朋友寻求帮助：如何通过脚本动态控制Linux系统的内存占用百分比？经过一番百度+编写调试，终于初步完成了动态控制Linux系统内存占用百分比 。现写出来以帮助更多的朋友 。
1 前言
根据需求是动态控制Linux系统内存占用百分比 ， 比如当前内存占用30%，如果设置内存占用为70%，则需要申请内存使达到占用70%；如果再降低到40%，则需要释放部分申请的内存 。其实脚本的本质是内存动态申请与释放 。
注意：因为Python脚本运行之前内存有一定占用 ， 故设定内存占用不能低于该百分比 。
2 内存动态申请
通过查询资料，使用Python动态申请内存块，可以使用ctypes包中的函数，导入包及代码如下所示：
from ctypes import *
mem=create_string_buffer(1024)
说明：内存申请使用create_string_buffer()函数 ， 上面申请了1024字节的内存块 。
下面演示申请100MB内存前后变化
申请前如下图所示：
使用代码如下：
mem=create_string_buffer(104857600)
申请后如下图所示：
从上述两幅图中可以看出，申请内存前内存占用295MB，申请后内存占用397MB，增加了约100MB内存占用 。
3 内存动态释放
由于Python对内存是有垃圾回收机制的，采用对象引用计数方式 。当对象的引用计数为0时，启动垃圾回收GC 。此处内存动态释放就是使用该原理 。
代码如下：
mem=None
释放后内存占用如下图所示：

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