python读取游戏内存

Python的内存管理一般看以下三个方面：

1）对象引用计数机制（四自增五自减）

2）垃圾回收机制（手动和自动，生成回收）

3）内存收集机制（m大，p小）

1）对象引用计数机制

来跟踪Python中的内存对象使用引用计数的简单技术。count(a)可以检查对象a的引用计数，但是比正常计数多了1，因为调用函数时传入了a，这会让a的引用计数增加1

2）垃圾收集机制

吃多了总会发胖，Python也是如此。随着Python中的对象越来越多，它们会占用越来越多的内存。但你不必太担心Python的大小，它会在适当的时候“减肥”，启动垃圾收集（garbagecollection）并清理掉无用的对象

。一个基本原理，当Python中一个对象的引用数下降到0时，就意味着没有引用指向该对象，该对象就成为垃圾被回收

例如，一个新的对象被分配了引用，该对象的引用计数变为1。如果删除该引用，该对象的引用计数达到0，则该对象可以被垃圾回收。

然而，减肥是昂贵且困难的。在垃圾收集期间，Python无法执行其他任务。频繁的垃圾回收会大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多，则不需要一直启动垃圾回收。

所以Python只有在特定条件下才会自动启动垃圾回收。Python运行时，会记录对象分配（object
allocation）和对象放（objectdeallocation）的次数。当两者之间的差值高于某个阈值时，垃圾收集就会开始。

我们可以通过gc模块的get_threshold()方法查看阈值。

3）内存池机制

Python分为大内存和小内存：（256K是大小内存的限制）

1使用malloc内存分配

2小内存使用内存池分配

Python中的内存管理机制有两套实现方式，当大小小于256K时，使用pymalloc当大于256K时会申请内存池中的内存空间，会直接执行系统malloc行为来申请内存空间。