python是如何进行内存管理的?
python的内存管理是由python的解释器负责的,开发人员可以从内存管理事务中解放出来,致力于应用程序的开发,这样就使得开发的程序错误更少,程序更健壮,开发周期更短。
从三个方面来说,一是对象的引用计数机制,二是垃圾回收机制,三是内存池机制。
一、对象的引用计数机制
python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况:
- 一个对象分配给一个新名词
- 将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)
引用计数减少的情况:
- 使用del语句对对象别名显示的销毁
- 引用超出作用域或被重新赋值
sys,getrefcount()函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下,引用计数比你猜测的要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。
二、垃圾回收
- 当一个对象的引用计数归零是,它将被垃圾收集机制处理掉。
- 当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁(从而导致内存泄漏)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、内存池机制
python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
- pymalloc机制。为了加速python的执行效率,python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。
- python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。
- 对于python对象,如整数、浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享它们的内存池。也就是说你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。