python内存挂(python 内存不足)

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一、python为何会内存超限，应该怎么改？分区表错误是硬盘上的严重错误，不同程度的错误会造成不同的损失。如果没有活动分区标记，计算机将无法启动。但从软区或光区启动系统后，硬盘可以读写，活动分区可以通过fdisk重置来修复。如果某个分区类型错误，可能会导致某些分区丢失。分区表的第四个字节是分区类型值。大于32mb的普通可引导基本DOS分区的值为06，扩展DOS分区的值为05。如果将基本DOS分区类型更改为05，则系统无法启动，无法读写其中的数据。如果把06改成DOS不能识别的类型，比如efh，DOS就会认为改后的分区不是DOS分区，当然就无法读写。很多人利用这个类型值来对分区实现加密技术，恢复正确的原始类型值就可以使分区恢复正常。分区表中还有其他数据用于记录分区的起始或结束地址。这种数据损坏会导致分区混乱或丢失，一般无法手动恢复，唯一的办法就是用备份的分区表数据覆盖，或者从其他同类型的硬盘上获取分区表。并保持相同的分区状态，否则其他数据将永久丢失。在处理主引导扇区时，可以使用nu这样的工具软件，操作非常简单，可以直接对硬盘的主引导扇区进行读写或编辑。当然，你也可以使用de

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二、python的内存管理机制

对于Python来说，内存管理涉及所有Python对象和堆栈。Python的内存管理器在内部确保堆管理和分配。Python的内存管理器具有不同的组件，用于处理动态存储管理的各个方面，例如共享、分区、预分配或缓存。

在最低级别，原始内存分配器通过与操作系统的内存管理器交互来确保堆上有足够的空间来存储所有与Python相关的数据。在原始内存分配器之上，多个特定于对象的分配器在同一堆上运行，并实现适合每种对象类型特征的不同内存管理策略。

例如，整数对象在堆上的管理方式与字符串、元组或字典不同，因为整数意味着不同的存储要求和速度/空间权衡。因此，Python的内存管理器将一些工作委托给特定于对象的分配器，但确保后者在堆边界内运行。

重要的是要理解Python的堆管理是由解释器本身完成的，用户无法控制它，尽管他们经常操作指向堆中内存块的对象指针。Python内存管理器通过本文档中列出的Python/CAPI函数实现Python对象和其他内部缓冲区的按需堆空间分配。

为了避免内存损坏，扩展编写者不应尝试使用C库导出的函数来操作Python对象：malloc()、calloc()、realloc()和free()。这将导致C分配器和Python内存管理器之间的混合调用，从而带来致命的后果，因为它们实现不同的算法并在不同的堆栈上运行。

在大多数情况下，我们建议从Python堆分配内存，因为后者由Python内存管理器控制。例如，当使用用C编写的新对象类型扩展解释器时，这是必需的。使用Python堆的另一个原因是希望通知Python内存管理器有关扩展模块的内存要求。能够将所有内存请求委托给Python的内存管理器还可以为整个解释器带来更准确的内存占用。因此在某些情况下，Python的内存管理器可能会也可能不会触发适当的操作，例如垃圾收集、内存压缩等。