python变量内存分配

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一、BAT面试题28：Python是如何进行内存管理的

Python的内存管理一般考虑以下三个方面：

1）对象引用计数机制（四自增五自减）

2）垃圾收集机制（手动和自动）。，生成回收）

3）内存池机制（大m，小p）

1）对象引用计数机制

Python来跟踪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，但是比正常计数大1，因为调用函数时传入了a，使a的引用计数增加了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，它们占用的内存也越来越多。不过，您不必太担心Python的大小。它会在适当的时候“减肥”，启动垃圾收集，淘汰掉无用的对象。一个基本原理：当Python中一个对象的引用计数下降到0时，就意味着没有引用指向该对象和该对象。对象太变成了可以回收的垃圾

例如，一个new对象被分配了引用时，该对象的引用计数变为1。当该引用被删除时，该对象的引用计数变为1达到0时，该对象可以进行垃圾回收。

然而，减肥是昂贵且费力的。在垃圾收集期间，Python无法执行其他任务。频繁的垃圾回收显着降低了Python的工作效率。如果内存中的对象不多，则没有必要总是启动垃圾回收。

Python仅在特定条件下自动启动垃圾收集。Python运行时，会记录对象分配（object
allocation）和对象释放（objectdeallocation）的次数。当两者之间的差异超过某个阈值时，垃圾收集就会开始。

我们可以通过gc模块的get_threshold()方法来显示阈值。

3）内存池机制

Python分为大小内存：（256KB是大小内存的限制）

1内存使用量malloc作业

2。使用内存池分配小内存

Python中的内存管理机制有两套实现。其中之一是针对小对象，如果大小小于256KB，Pymalloc会在内存池中申请空间。如果大小大于256KB，系统会直接执行malloc行为来申请磁盘空间。

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二、Python如何进行内存管理

Python如何管理内存？

答：从三个方面来说，一是对象引用计数机制，二是垃圾回收机制，三是内存池机制。

1.对象引用计数机制

Python在内部使用引用计数来跟踪内存中的对象。

增加引用计数：

1重命名对象

2.将其放入容器（例如列表、元组或字典）中

引用计数减少的情况：

1使用part语句显式销毁对象别名。

2或者是重新赋值

count()函数可以检索对象当前的引用计数

大多数情况下，引用计数比你想象的要大得多。对于不可变数据（例如数字和字符串），解释器在程序的不同部分之间共享内存以节省内存。

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2垃圾回收

1当对象的引用计数归零时，就会被垃圾回收。该机处理它。

2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。但是，由于每个对象都包含对其他对象的应用程序，因此引用计数不会重置为零，并且该对象也不会被销毁。（这会导致内存泄漏）。为了解决这个问题，解释器定期执行循环检测器，搜索具有不可用对象的循环并将其删除。

3.内存池机制

Python提供了内存垃圾回收机制，但是它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。

2Python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malloc。

3Python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。