Python記憶體管理機制

一、python記憶體

因為要呼叫while迴圈，迴圈內有temp變數，不清楚python是否會在每一輪迴圈結束後自動釋放temp記憶體空間，做了乙個記憶體測試，發現無論temp = none，還是del temp，只能銷毀變數，無法完全釋放記憶體空間。注：紅色部分標出相同記憶體id。

[python]view plain

copy

>>>

fori

inrange(

3):

temp = i

temp,id(temp)

0 36666732

1 36666720

2 36666708

[python]view plain

copy

>>>

fori

inrange(4,

7):

"white-space:pre"

> temp = i

"white-space:pre"

temp,id(temp)

"white-space:pre"

> temp =

none

4 36666684

5 36666672

6 36666660

[python]view plain

copy

>>>

fori

inrange(7,

10):

temp = i

temp,id(temp)

deltemp

7 36666648

8 36666636

9 36666624

[python]view plain

copy

>>> a =

1>>> id(a)

36666720

[python]view plain

copy

>>> b =

5>>> id(b)

36666672

[python]view plain

copy

>>> c =

8>>> id(c)

36666636

測試完畢後刪除c可以看到，變數c和temp確實被銷毀，只是他們指向的引用值仍然會在記憶體中存在。直至視窗關閉才自動釋放，人工無法干預。

[plain]view plain

copy

>>> del c

[plain]view plain

copy

>>> id(c)

traceback (most recent call last):

file "", line 1, in

id(c)

nameerror: name 'c' is not defined

>>> id(temp)

traceback (most recent call last):

file "", line 1, in

id(temp)

nameerror: name 'temp' is not defined

>>> id(5)

36666672

>>> id(10)

36666612

>>> id(100000)

41708736

>>> id("1234")

46118528

>>> d = "1234"

>>> id(4)

36666684

二、記憶體池機制

檢視了相關的部落格，更深一步了解python記憶體機制

python的記憶體機制以金字塔行，-1，-2層主要有作業系統進行操作，

第0層是c中的malloc，free等記憶體分配和釋放函式進行操作；

第1層和

第2層是記憶體池，有python的介面函式pymem_malloc函式實現，當物件小於256k時有該層直接分配記憶體；

第3層是最上層，也就是我們對python物件的直接操作；

在 c 中如果頻繁的呼叫 malloc 與 free 時,是會產生效能問題的.再加上頻繁的分配與釋放小塊的記憶體會產生記憶體碎片. python 在這裡主要幹的工作有:

如果請求分配的內存在1~256位元組之間就使用自己的記憶體管理系統,否則直接使用 malloc.

這裡還是會呼叫 malloc 分配記憶體,但每次會分配一塊大小為256k的大塊記憶體.

經由記憶體池登記的記憶體到最後還是會**到記憶體池,並不會呼叫 c 的 free 釋放掉.以便下次使用.

對於簡單的python物件，例如數值、字串，元組（tuple不允許被更改)採用的是複製的方式(深拷貝?)，也就是說當將另乙個變數b賦值給變數a時，雖然a和b的記憶體空間仍然相同，但當a的值發生變化時，會重新給a分配空間，a和b的位址變得不再相同

而對於像字典(dict)，列表(list)等，改變乙個就會引起另乙個的改變，也稱之為淺拷貝

Python記憶體管理機制

python記憶體管理機制

python記憶體管理機制

Python記憶體管理機制

Python記憶體管理機制

python記憶體管理機制

python記憶體管理機制

Python記憶體管理機制

相關推薦