python进程内存清理

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一、micpython清理内存占用？

MicroPython是Python的简单版本，内置环境相对较小，因此在处理内存时需要更加小心。在MicroPython中，您可以通过调用gc模块自动或手动执行垃圾收集来清理内存占用。

下面介绍几种常用的MicroPython内存清理方法：

自动垃圾回收

MicroPython中默认启用自动垃圾回收机制，即gc.可以传递enable()命令来启用垃圾收集。另外，还可以通过调整old参数来控制自动回收的触发上限。

手动垃圾回收

除了自动垃圾回收之外，还可以通过手动调用t()方法来清理内存中无用对象的空间。该方法将立即收集垃圾并返回已清除的内存空间量。

内存收缩

在MicroPython中，可以通过_free()和_alloc()方法查询当前可用的空闲内存和已分配内存。如果需要收缩内存，可以尝试使用_unlock()和_lock()命令通过重新分配内存、释放内存和强制垃圾回收来解锁堆内存并释放内存空间。

需要注意的是，手动垃圾回收和内存收缩操作可能会影响程序的运行效率，所以要根据具体情况进行选择。如果内存占用较大，可以适当调整代码结构、减少无用对象的创建、少用变量等来减少内存占用。

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二、python怎么进行内存管理的？Python使用垃圾收集来进行内存管理。垃圾回收机制是一种自动内存管理技术，可以自动识别并回收不再使用的内存。Python中有两种垃圾收集方式：引用计数和循环垃圾收集。
引用计数是Python中最简单、最基本的内存管理机制。它的原理是通过计数来管理内存。当创建一个对象时，Python会为该对象创建一个引用计数。每当变量引用对象时，其引用计数就会加一；当变量不再引用对象时，其引用计数就会减一。当引用计数达到0时，该对象被认为是垃圾，Python会自动回收该对象的内存。
循环垃圾回收是Python中的另一种内存管理机制。它的工作原理是检测和回收不再使用的内存。当一个对象不再有引用时，它就变成了垃圾。但是，多个对象之间可能存在循环引用，意味着两个或多个对象相互引用。在这种情况下，引用计数无法决定是否回收这些对象。此时，Python会启动循环垃圾回收机制来检测并回收这些对象。

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三、python如何进行内存管理Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制、垃圾回收机制和内存池机制。
引用计数机制
简介
Python内部使用引用计数来跟踪内存中的对象Python内部记录一个对象有多少个引用，即当一个对象被创建时，它有一个引用count被创建，当不再需要该对象时，当该对象的引用计数达到0时，就会被垃圾回收。
特点
1、当对象被重命名或者对象被放入容器（list、元组或字典），对象的引用计数将会增加。
2当使用part显式销毁对象或者引用超出其范围或被重新分配时，该对象的引用计数将会递减。
3.您可以使用count()函数来获取对象的当前引用计数。在大多数情况下，参考文献的数量比我们假设的要多得多。对于不可变数据（数字和字符串），解释器在程序的不同部分之间共享内存以节省内存。
垃圾收集机制
特点
1当内存中有部分不再使用时，垃圾收集器会将它们清理掉。它查找引用计数为0的对象并清除其内存空间。当然，除了引用计数为0被清除之外，还有一种情况也会被垃圾收集器清除：当两个对象相互引用时，它们的其他引用已经为0了。
2．垃圾收集机制还有循环垃圾收集器，保证循环引用对象被释放（a引用b，b引用a，所以引用计数永远不会变成0）。
内存池机制
简介
在Python中，内存是许多小内存块。这些小块内存在使用后很快就会被释放，应用程序并不是为了创建对象，所以在对象层面上没有内存池机制。这意味着Python在运行过程中会进行大量的malloc和free操作，并且频繁地在用户态和内核态之间切换，这将严重影响Python的执行效率。为了加快Python的执行效率，Python引入了内存池机制来管理小块内存的申请和释放。
内存池概念
内存池的概念就是提前在内存中申请一定数量大小相等的内存块，并保留下来备用，当有新的内存需求时，内存被释放。首先从内存池中分配，内存不够时再重新申请。这样做的主要好处是可以减少内存碎片，提高效率。内存池的实现方式有很多种，其性能和范围也各有不同。
特点
1Python提供了内存的垃圾回收机制，但它会将未使用的内存放入内存池中，而不是返回给操作系统。
oc机制。为了加快Python的执行效率，Python引入了内存池机制来管理小块内存的申请和释放。
中所有小于256字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大对象则使用系统的malloc。
4Python对象，例如整数、浮点数和列表，都有自己独立的私有内存池，并且它们的内存池在对象之间不共享。这意味着，如果分配和释放大量整数，则用于缓存这些整数的内存将无法再分配给浮点数。

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四、python的内存管理机制是什么
语言内存管理是语言设计的一个重要方面。这是决定语言表现的重要因素。无论是C中的手动管理还是Java中的垃圾收集，它们都已成为该语言最重要的特性。我们将以Python语言为例来说明动态类型的面向对象语言是如何管理内存的。

一句话总结：以引用计数为主，标记清除和分代回收为辅（推荐学习：Python视频教程）

Python垃圾回收（3种）
引用计数
当对象的引用计数器达到0时，该对象可能仍在内存中，但不再可访问。Python垃圾回收期间不能执行其他操作。显然，Python在引用计数达到0时回收对象时效率非常低。这是一个很好的问题。
Python监视创建的新对象的数量以及引用计数器更改为0的对象的数量。将两个值之间的差值与阈值进行比较，如果大于阈值，则移除内存。垃圾收集和引用计数器为0的对象的销毁开始。
优点：简单的实时性能，缺点：维护引用计数消耗资源和循环引用。
分代回收
为了提高效率，有很多物体经过多次清理后仍然存在。这些对象可以分为不同的集合。每个集合都有不同的时间间隔。简单来说，这就是Python的分代回收。
具体来说，Python的垃圾分为1、2、3代，第一代的对象每次被回收时都会被清理，而它们引用的对象在清理后仍然存在。第2代。与集合类似，清理第二代集合时存在的对象将进入第二代集合。
每次收集的清理时间如何分配？先清理一代垃圾，清理一代垃圾10次，再清理一次二代垃圾。，第二代垃圾将被清理。
标记清除
如果内存不足，则从程序堆栈上的寄存器和引用开始扫描对象，标记扫描到的对象，然后清除内存中未标记的对象。
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