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python读取内存函数 python存储和读取数据

IT技术内存

Python如何进行内存管理Python的内存管理python读取内存函数，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python读取内存函数，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 。
python读取内存函数我们可以通过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 。
python查看对象内存地址的函数在python中可以用id()函数获取对象的内存地址 。
#例如：
object = 12
print(id(object)) #4304947776
python怎么读取指定内存中的内容可以使用正则表达式 。
或者如果你要提取的是字符串中的数字或者不要数字可以使用 isdigit():
例:
S=12nmmm123m1
I=''
for i in S:
if i.isdigit():
I=I i
I就是这里边的所有数字集合
python如何进行内存管理Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制，垃圾回收机制和内存池机制 。
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 。
Python 怎样获取当前计算机的 cpu，内存等信息【python读取内存函数 python存储和读取数据】用psutil包
cpu:
import psutil
psutil.cpu_times()
scputimes(user=3961.46, nice=169.729, system=2150.659, idle=16900.540, iowait=629.59, irq=0.0, softirq=19.42, steal=0.0, guest=0, nice=0.0)
for x in range(3):
...psutil.cpu_percent(interval=1)
...
4.0
5.9
3.8
for x in range(3):
...psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)
...
[4.0, 6.9, 3.7, 9.2]
[7.0, 8.5, 2.4, 2.1]
[1.2, 9.0, 9.9, 7.2]

for x in range(3):
...psutil.cpu_times_percent(interval=1, percpu=False)
...
scputimes(user=1.5, nice=0.0, system=0.5, idle=96.5, iowait=1.5, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)
scputimes(user=1.0, nice=0.0, system=0.0, idle=99.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)
scputimes(user=2.0, nice=0.0, system=0.0, idle=98.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)
psutil.cpu_count()
4
psutil.cpu_count(logical=False)
2
内存python读取内存函数：
psutil.virtual_memory()
svmem(total=8374149120L, available=2081050624L, percent=75.1, used=8074080256L, free=300068864L, active=3294920704, inactive=1361616896, buffers=529895424L, cached=1251086336)
psutil.swap_memory()
sswap(total=2097147904L, used=296128512L, free=1801019392L, percent=14.1, sin=304193536, sout=677842944)
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