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python申请内存函数 python申请内存空间( 四 )

IT技术对象


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 。
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