python記憶體相關問題

想要弄清楚記憶體相關的問題，就要理清楚：變數、記憶體位址、值之間的關係：

1.程式裡什麼時候分配新的記憶體位址？
答：1.定義乙個變數，記憶體就開闢乙個記憶體空間，分配乙個記憶體位址.
特殊：如：a=687
a=197  
print（a）# 輸出197
這是2記憶體個位址，輸出a，是輸出第二a的個值，a指向值為197的記憶體位址，第乙個a的值687 還存在，但是a不指向它了，
2.乙個列表裡的變數存放的是啥？
答：放的是變數的記憶體位址
3.變數的型別可以是哪些？
答：整數，字串，列表，字典，元組，所有資料型別
4.判斷操作是賦值 還是 修改變數的值？
答：4.1 如果是賦值則：開闢新的記憶體空間，分配新的記憶體位址（python小資料池除外）
請體會如下3種賦值的不同
第一種：開闢了新的記憶體空間
第三種：（記）python小資料池中只要數值相同，記憶體位址就相同，這是python的快取機制
4.2 如果是修改變數本身的值：
5.python的小資料池對記憶體位址的影響？

答：資料範圍以內的數[-5,256],只要數值相同，記憶體位址就相同
補充：# 按理 v1 和 v2 應該是不同的記憶體位址。特殊：
1. 整型： -5 ~ 256
2. 字串："alex",'asfasd asdf asdf d_asdf ' ----"f_*" * 3 - 重新開闢記憶體
6.python變數數值垃圾**機制
如 a=30
a=20
a被賦了新值 20 ，之前的值 30 會被直譯器垃圾**機制自動 ** 
##################################   分隔符   #####################################

變數是為了寫**方便理解，其實是變數指向乙個值的記憶體位址，
重新賦值，原來的值沒有改，還在記憶體中，只是沒有變數，指向它的記憶體位址了，
乙個值對應乙個記憶體位址，兩個一樣的值也是2個位址（python小資料池除外）
1.不可修改的資料型別，string...等、或其他 內建函式 操作後 ，產生新的值， 舊值沒有改變，新值沒有變數指向

##################################   分隔符   #####################################

'''
23. v1 = '人生苦短，我用python'  # v1 是乙個變數，指向'人生苦短，我用python'的記憶體位址
v2 = [1,2,3,4,v1]   #注 這裡的v1，放的是v1的記憶體位址，v1 = "人生苦短，用毛線python"print(v2)# 輸出 [1, 2, 3, 4, '人生苦短，我用python']

而 v2中元素v1存放的是第乙個v1的記憶體位址所對應的值。
''''''24. 看**寫結果並解釋原因data_list =

data = {}
for item in range(10):
data['user'] = i
print(data_list)
輸出：[，，，，...] 一共9個
data_list = [data，data，data，data，data，data，data，data，data，data]data指向乙個記憶體位址，記憶體位址的下的值被修改，所以最後data=data_list=[，，，，...] 一共9個

''''''25. 看**寫結果並解釋原因data_list =

for item in range(10):
data = {}
data['user'] = i
print(data_list)
輸出： [，，，，，，，，，，]
每次迴圈經過data = {} ，都新增加乙個新的字典變數，開闢乙個新的記憶體位址，再對字典新增鍵值對，最後追加到列表data_list中

對比第一種
第二種

				
python 記憶體相關
1.proc pid status 可以檢視程序相關的詳細資訊，當記憶體異常時可檢視 參考 2.top p 程序號 實時檢視程序相關記憶體 3.記憶體除錯 參考 memory profiler檢視函式中各行 的記憶體增長 guppy檢視python物件占用的堆記憶體大小 4.檢視變數引用計數 imp...
				
python 記憶體相關
1.proc pid status 可以檢視程序相關的詳細資訊，當記憶體異常時可檢視 參考 2.top p 程序號 實時檢視程序相關記憶體 3.記憶體除錯 參考 memory profiler檢視函式中各行 的記憶體增長 guppy檢視python物件占用的堆記憶體大小 4.檢視變數引用計數 imp...
				
Python記憶體相關
示例一 v1 1,2,3 v2 1,2 3 v1 123 v2 123 v1 dogfa v2 dogfa 雖然v1 和v2 的值相同，但是由於v1和v2 在記憶體中分別開闢了兩塊不同的空間，所以理論上v1的記憶體位址不等於v2的記憶體位址 在python中有不同變化，下面會介紹 示例二 v1 1,...