python内存机制

内存机制

先从较浅的层面来说，Python的内存管理机制可以从三个方面来讲

（1）垃圾回收

（2）引用计数

（3）内存池机制

一、垃圾回收：

python不像C++，Java等语言一样，他们可以不用事先声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲，对象的类型和内存都是在运行时确定的。这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因（这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值）。

二、引用计数：

Python采用了类似Windows内核对象一样的方式来对内存进行管理。每一个对象，都维护这一个对指向该对对象的引用的计数。如图所示（图片来自Python核心编程）

、

x = 3.14

y = x

我们首先创建了一个对象3.14， 然后将这个浮点数对象的引用赋值给x，因为x是第一个引用，因此，这个浮点数对象的引用计数为1. 语句y = x创建了一个指向同一个对象的引用别名y，我们发现，并没有为Y创建一个新的对象，而是将Y也指向了x指向的浮点数对象，使其引用计数为2.

我们可以很容易就证明上述的观点：

变量a 和 变量b的id一致(我们可以将id值想象为C中变量的指针).

我们援引另一个网址的图片来说明问题：对于C语言来讲，我们创建一个变量A时就会为为该变量申请一个内存空间，并将变量值 放入该空间中,当将该变量赋给另一变量B时会为B申请一个新的内存空间，并将变量值放入到B的内存空间中，这也是为什么A和B的指针不一致的原因。如图：

              

int A = 1                       int A = 2

而Python的情况却不一样，实际上，Python的处理方式和Javascript有点类似，如图所示，变量更像是附在对象上的标签(和引用的定义类似)。当变量被绑定在一个对象上的时候，该变量的引用计数就是1，(还有另外一些情况也会导致变量引用计数的增加),系统会自动维护这些标签，并定时扫描，当某标签的引用计数变为0的时候，该对就会被回收。

                       

a = 1                         a = 2                         b = a

三、内存池机制

Python的内存机制以金字塔行，-1，-2层主要有操作系统进行操作，

　　第0层是C中的malloc，free等内存分配和释放函数进行操作；

　　第1层和第2层是内存池，有Python的接口函数PyMem_Malloc函数实现，当对象小于256K时有该层直接分配内存；

　　第3层是最上层，也就是我们对Python对象的直接操作；

在 C 中如果频繁的调用 malloc 与 free 时,是会产生性能问题的.再加上频繁的分配与释放小块的内存会产生内存碎片. Python 在这里主要干的工作有:

　　如果请求分配的内存在1~256字节之间就使用自己的内存管理系统,否则直接使用 malloc.

　　这里还是会调用 malloc 分配内存,但每次会分配一块大小为256k的大块内存.

　　经由内存池登记的内存到最后还是会回收到内存池,并不会调用 C 的 free 释放掉.以便下次使用.对于简单的Python对象，例如数值、字符串，元组（tuple不允许被更改)采用的是复制的方式(深拷贝?)，也就是说当将另一个变量B赋值给变量A时，虽然A和B的内存空间仍然相同，但当A的值发生变化时，会重新给A分配空间，A和B的地址变得不再相同

而对于像字典(dict)，列表(List)等，改变一个就会引起另一个的改变，也称之为浅拷贝

附：

引用计数增加

1.对象被创建：x=4

2.另外的别人被创建：y=x

3.被作为参数传递给函数：foo(x)

4.作为容器对象的一个元素：a=[1,x,'33']

引用计数减少

1.一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的foo(x)函数结束时，x指向的对象引用减1。

2.对象的别名被显式的销毁：del x ；或者del y

3.对象的一个别名被赋值给其他对象：x=789

4.对象从一个窗口对象中移除：myList.remove(x)

5.窗口对象本身被销毁：del myList，或者窗口对象本身离开了作用域。

垃圾回收

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)。

二、引用计数

　　在Python中，每个对象都有指向该对象的引用总数---称为“引用计数”。

　　查看对象的引用计数：sys.getrefcount()

1、普通引用

我们可以通过getrefcount来查询对象的引用计数。注意，当使用某个引用作为参数，传递给getrefcount()时，参数实际上创建了一个临时的引用。因此，getrefcount()所得到的结果，总会比期望的多1。

2、容器对象

　　Python的一个容器对象(比如：表、词典等)，可以包含多个对象。实际上，容器对象中包含的并不是元素对象本身，是指向各个元素对象的引用。

3、引用计数增加

　　1、对象被创建

2、用已有对象创建新的对象

　3、作为容器对象的一个元素

4、被作为参数传递给函数：foo(x)

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4、引用计数减少

1、对象的别名被显式的销毁

2、对象的一个别名被赋值给其他对象

3、对象从一个窗口对象中移除，或，窗口对象本身被销毁

4、一个本地引用离开了它的作用域，比如上面的foo(x)函数结束时，x指向的对象引用减1。

三、垃圾回收

　　当Python中的对象越来越多，占据越来越大的内存，系统会启动垃圾回收(garbage collection)，将没用的对象清除。

1、原理

　　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。比如某个新建对象，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。

2、解析del

　　del a后，已经没有任何引用指向之前建立的[321,123]，该表引用计数变为0，用户不可能通过任何方式接触或者动用这个对象，当垃圾回收启动时，Python扫描到这个引用计数为0的对象，就将它所占据的内存清空。

3、注意

　　1、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；

　　2、Python只会在特定条件下，自动启动垃圾回收（垃圾对象少就没必要回收）

　　3、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。

阈值分析：

　　700即是系统垃圾回收启动的阈值；

　　每10次0代垃圾回收，会配合1次1代的垃圾回收；而每10次1代的垃圾回收，才会有1次的2代垃圾回收；

当然也是可以手动启动垃圾回收：

4、何为分代回收

　　Python将所有的对象分为0，1，2三代；

　　所有的新建对象都是0代对象；

　　当某一代对象经历过垃圾回收，依然存活，就被归入下一代对象。