久久国产精品久久精品国产,国产精品一久久香蕉产线看,青草国产精品久久久久久

python內(nèi)存管理基于引用計(jì)數(shù)、垃圾回收和內(nèi)存池機(jī)制。引用計(jì)數(shù)是基礎(chǔ)，每個(gè)對(duì)象維護(hù)引用計(jì)數(shù)，當(dāng)引用數(shù)為0時(shí)立即釋放內(nèi)存，但無(wú)法處理循環(huán)引用。為解決此問(wèn)題，python引入垃圾回收器（gc模塊），采用分代收集策略，將對(duì)象分為三代（0、1、2），根據(jù)代數(shù)設(shè)定不同回收頻率，默認(rèn)開(kāi)啟且可手動(dòng)調(diào)用gc.collect()。gc通過(guò)追蹤不可達(dá)對(duì)象清理循環(huán)引用，排查內(nèi)存泄漏可用gc.set_debug(gc.debug_leak)。此外，cpython使用內(nèi)存池（pymalloc）優(yōu)化小對(duì)象分配效率，緩存部分內(nèi)存提升性能，非泄漏現(xiàn)象。優(yōu)化內(nèi)存使用建議包括：避免長(zhǎng)生命周期引用、使用__slots__、及時(shí)清空數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、采用弱引用及借助pympler、tracemalloc等工具分析內(nèi)存。

Python內(nèi)存管理機(jī)制 Python垃圾回收原理深入解讀

Python 的內(nèi)存管理機(jī)制和垃圾回收原理，其實(shí)很多人只是聽(tīng)說(shuō)過(guò)“自動(dòng)管理”、“引用計(jì)數(shù)”這些詞，但具體怎么運(yùn)作、什么時(shí)候釋放內(nèi)存，就不那么清楚了。這篇文章就從幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)來(lái)聊聊 Python 是怎么處理內(nèi)存的，以及它的垃圾回收到底是怎么工作的。

引用計(jì)數(shù)是基礎(chǔ)，但不是全部

Python 最基本的內(nèi)存管理方式就是引用計(jì)數(shù)（Reference Counting）。每當(dāng)你創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象，比如一個(gè)整數(shù)、字符串或者自定義類的實(shí)例，Python 都會(huì)給這個(gè)對(duì)象維護(hù)一個(gè)引用計(jì)數(shù)器。

舉個(gè)例子：

立即學(xué)習(xí)“Python免費(fèi)學(xué)習(xí)筆記（深入）”；

a = [1, 2, 3]  # 列表對(duì)象被創(chuàng)建，引用計(jì)數(shù)為1 b = a          # 同一個(gè)列表對(duì)象，引用計(jì)數(shù)變?yōu)? del a          # 刪除a的引用，引用計(jì)數(shù)減1

當(dāng)某個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)變成 0 的時(shí)候，Python 就會(huì)立刻回收這塊內(nèi)存。這是最直接也最容易理解的方式。

但引用計(jì)數(shù)有個(gè)致命的問(wèn)題：循環(huán)引用。比如兩個(gè)對(duì)象互相引用對(duì)方，它們的引用計(jì)數(shù)永遠(yuǎn)不會(huì)降到 0，即使程序已經(jīng)不再使用這兩個(gè)對(duì)象了。這時(shí)候就需要引入下一種機(jī)制——垃圾回收器。

垃圾回收器負(fù)責(zé)處理循環(huán)引用問(wèn)題

為了應(yīng)對(duì)引用計(jì)數(shù)無(wú)法解決的循環(huán)引用問(wèn)題，Python 使用了一個(gè)叫做 garbage collector（GC）模塊 的機(jī)制，它主要是通過(guò)追蹤不可達(dá)對(duì)象（unreachable objects） 來(lái)進(jìn)行清理。

GC 模塊默認(rèn)是開(kāi)啟的，并且它是分代收集的（Generational Collection），把對(duì)象分為三代：

第0代：新創(chuàng)建的對(duì)象
第1代：經(jīng)歷一次 GC 沒(méi)有被回收的對(duì)象
第2代：更久遠(yuǎn)、更穩(wěn)定存活的對(duì)象

GC 會(huì)根據(jù)這三代分別設(shè)置不同的觸發(fā)頻率，這樣可以減少掃描所有對(duì)象帶來(lái)的性能開(kāi)銷。

你可以手動(dòng)調(diào)用 gc.collect() 來(lái)強(qiáng)制執(zhí)行一次完整的垃圾回收。

如果你懷疑自己的程序存在內(nèi)存泄漏，尤其是因?yàn)檠h(huán)引用導(dǎo)致的，可以嘗試導(dǎo)入 gc 模塊，打印出那些無(wú)法被回收的對(duì)象看看：

import gc gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK)

不過(guò)平時(shí)一般不需要手動(dòng)干預(yù)，除非你是在做性能優(yōu)化或排查內(nèi)存問(wèn)題。

內(nèi)存池機(jī)制提升小對(duì)象分配效率

除了引用計(jì)數(shù)和垃圾回收之外，Python 還有一套內(nèi)部的內(nèi)存池機(jī)制（Memory Pool），用來(lái)優(yōu)化小對(duì)象的內(nèi)存分配。

CPython（也就是最常見(jiàn)的 Python 實(shí)現(xiàn)）中有一個(gè)稱為 PyMalloc 的機(jī)制，專門(mén)用于管理小于某個(gè)閾值的小對(duì)象（比如 int、Float、短字符串等）。這套機(jī)制避免了頻繁地調(diào)用系統(tǒng)級(jí)別的 malloc 和 free，從而提升了性能。

這意味著像創(chuàng)建成千上萬(wàn)個(gè)列表、字典、數(shù)字這樣的操作，Python 可以非常高效地處理。

當(dāng)然，這也帶來(lái)一個(gè)問(wèn)題：有時(shí)候你會(huì)發(fā)現(xiàn)內(nèi)存占用看起來(lái)“沒(méi)釋放”，其實(shí)是 Python 把這部分內(nèi)存緩存起來(lái)了，準(zhǔn)備下次再用。這種情況下并不是內(nèi)存泄漏，而是正常的內(nèi)存池行為。