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python内存管理机制

python内存管理机制

作者: 小啊小狼 | 来源:发表于2020-10-14 09:47 被阅读0次

    python的存储问题

    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

    一、引用计数

    image.png

    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

    引用计数增加,多一个引用,结果加1

    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)

    引用计数减少,销毁一个引用,结果减少1

    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。

    引用计数用法

    import sys
    class Person(object):
        pass
    p = Person()
    p1 = p
    print(sys.getrefcount(p))
    p2 = p1
    print(sys.getrefcount(p))
    p3 = p2
    print(sys.getrefcount(p))
    del p1
    print(sys.getrefcount(p))
    

    循环引用的问题

    class Person(object):
        pass
    class Dog(object):
        pass
    p = Person()
    d = Dog()
    p.pet = d
    d.master = p
    

    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

    二、垃圾回收

    垃圾回收机制: ① 引用计数 , ②标记清除 , ③分带回收

    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。

    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.

    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。

    ③分代回收

    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。

    三、内存池机制

    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

    1、小整数池

    在python中 -5到256之间的数据,系统会默认给每个数字分配一个内存区域,其后有赋值时都会指向固定的已分配的内存区域

    2、大整数池(字符串驻留池):intern机制

    在运行py程序的时候,解释器会专门分配一块空白的内存,用来存放纯单词字符组成的字符串(数字,字母,下划线)

    字符串赋值时,会先去查找要赋值的字符串是否已存在于内存区域,已存在,则指向已存在的内存,不存在,则会在大整数池中分配一块内存存放此字符串

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