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python函数内存分配 python动态内存分配

IT技术垃圾

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
垃圾回收机制: ① 引用计数 , ②标记清除 , ③分带回收
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.(如果出现循环引用的话, 引用计数机制就不再起作用了)
优点:简单实时性，缺点：维护引用计数消耗资源 ， 且无法解决循环引用 。
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.
标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象 。
为了提高效率，有很多对象，清理了很多次他依然存在，可以认为 ， 这样的对象不需要经常回收，可以把它分到不同的集合，每个集合回收的时间间隔不同 。简单的说这就是python的分代回收 。
具体来说 ， python中的垃圾分为1，2，3代，在1代里的对象每次回收都会去清理，当清理后有引用的对象依然存在，此时他会进入2代集合，同理2代集合清理的时候存在的对象会进入3代集合 。
每个集合的清理时间如何分配：会先清理1代垃圾 ， 当清理10次一代垃圾后会清理一次2代垃圾，当清理10次2代垃圾后会清理3代垃圾 。
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，当创建大量消耗小内存的对象时，频繁调用new/malloc会导致大量的内存碎片，致使效率降低 。
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 。
Python中有分为大内存和小内存：（256K为界限分大小内存）
大小小于256kb时 ， pymalloc会在内存池中申请内存空间，当大于256kb，则会直接执行 new/malloc 的行为来申请新的内存空间

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