python内存分析

python内存性能分析 之前遇到一些内存问题,把上面的大多数用了个遍,发现除了memory_profiler 能提供最直接的信息外,其他的并没有特殊的帮助。当然具体问题具体分析。 阅读详情

python内存分析


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python内存分析
内存分析必须了解的两点:

1. python中不可变类型占固定的位置,其值不可以改变,基本数据类型和元组为不可变数据类型,
    基本数据类型(数字(int、float、complex)、字符串str、布尔值bool、),元组tuple.
2. python中采用引用计数,所有的变量都是引用,指向不可变数据类型(既存储不可变类型的地址,给已有指向(或有值的变量)赋值实为改变变量的指向)

"""

 

示例1

# 定义了一个变量x,其指向一片内存空间(假设4的内存地址为0x1111,则x的值为0x1111)
x = 4
# 定义了一个变量y,将x的值赋值给y,y的值为0x1111,既y也指向4所在的那一片内存空间
y = x
# 当我们打印x和y时,python会根据变量x,y存储的地址找到4所在的空间,取出那片空间的值4,既打印输出4
print(x)
print(y)

cmd截图、内存指向分析

当改变y的指向时,既y指向了3所在的内存空间

由测试可以看出当没有改变y时id(x),id(y)的地址一样,既他们指向了同一块内存空间,当改变y后y指向了另一块空间。

 

示例2

当函数传递不可变类型时:

def test1(x):
    print("改变前x的输出——>", x)
    print("改变前x的ID——>", id(x))
    x += 1
    print("改变后x的输出——>", x)
    print("改变后x的ID——>", id(x))
    x -= 1
    print("2次改变后x的输出——>", x)
    print("2次改变后x的ID——>", id(x))


if __name__ == "__main__":
    y = 3
    print("传参前y的id——>", id(y))
    test1(y)

 

传参前y的id与传参后的id值一样,既他们指向同一片内存空间(那片空间存着一个值3),当第一次改变形参的值的,它的id发生了变化,既指向发生了变化(指向了4所在的内存空间),2次改变后再指向3所在的内存空间,而且与之前的3的内存空间一致,故3占据着一片固定的内存空间。

 

 

【Python】Python内存使用分析 Python,作为一门高级动态语言,其内存管理机制在幕后默默支撑着程序的顺畅运行。理解这些底层机制,是进行高效内存分析和优化的基石。本章将从最核心的概念出发,层层深入,为您揭示Python内存管理的奥秘。Python的设计哲学之一是“所见即所得”,这意味着开发者无需显式地声明变量类型,也无需手动管理内存的分配与释放。这种便利性的背后,是Python解释器精巧的内存管理体系在默默工作。在Python中,一切皆对象。无论是数字、字符串、列表、函数甚至是类,它们都是内存中的一个个独立对象。当您创建一个变量时,实际 阅读详情

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