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python3内存缓存

内存
2024-06-12 05:51:20
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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，不同级别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。但从软盘或光驱区启动系统后，硬盘可以读写，并且可以通过fdisk重置活动分区进行修复。如果某个分区类型错误，可能会导致该分区丢失。分区表的第四个字节是分区类型值。大于32mb的正常可启动基本DOS分区值为06，扩展DOS分区值为05。如果将基本DOS分区类型更改为05，系统将无法启动，并且无法读取或写入其中的数据。如果你把06改成DOS不能识别的类型，比如efh，DOS会认为改变的分区不是DOS分区，当然不能读写。许多人使用这种类型的值来实现分区的加密技术。恢复原来正确的类型值可以将分区恢复到正常状态。分区表中还有其他数据用于记录分区的起始或结束地址。这些数据的损坏会导致分区混乱或丢失，并且往往无法手动恢复。唯一的办法就是用备份的分区表数据重写或者从其他同类型的硬盘上获取分区表。类型和数据分区状态相同，否则其他数据将永远丢失。在操作主引导区时，可以使用nu等工具软件，操作非常方便。您可以直接读取、写入或编辑硬盘的主引导扇区。当然，你也可以使用

二、python如何进行内存管理Python的内存管理主要由三种机制组成：引用计数机制、垃圾回收机制、内存池机制。
引用计数机制
简介
Python在内部使用引用计数来跟踪内存中的对象。Python内部记录了一个对象有多少个引用，即创建对象时的引用计数，创建了引用计数，当不再需要该对象时，当对象的引用计数达到0时，就会进行垃圾回收。
属性
1.当为对象分配新名称或将对象放置在容器（列表、行或字典）中时，对象的引用计数将增加。
2.当del用于显式销毁一个对象或引用超出其范围或重置时，该对象的引用计数将会减少。
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，参考数字比我们预期的要大得多。对于不可变数据（数字和字符串），编译器在程序的不同分之间共享内存以节省内存。
垃圾收集机制
特点
1．当有不再使用的内存块时，垃圾收集器会将它们清理掉。它检查引用号为0的对象并清除它们的内存空间。当然，除了清除引用计数为0之外，还有一种情况也会被垃圾收集器清除：当两个对象互相指向时，它们的其他引用已经为0。
2．垃圾收集机制还有一个周期性的垃圾收集器，保证循环引用对象被释放（a指向b，b指向a，使其引用数永远不等于0）。
内存池机制
简介
在Python中，很多时候需要的内存都是小块内存，这些小块内存在申请后很快就会被释放申请并不是为了创建对象而设计的，所以没有对象级别的内存池机制。这意味着Python在运行过程中会进行大量的malloc操作和free操作，并且会频繁地在用户模式和核心模式之间切换，这会严重影响Python的执行效率。为了加快Python的执行效率，Python提供了内存池机制来管理应用程序并释放小块内存。
内存池概念
内存池的概念是在内存中预先申请一定数量的大小相等的内存块，并保留下来备用，当有新的内存需求时，再分配它们。首先从内存池中获取内存，然后在内存不够时请求新内存。这样做最重要的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，其性能和应用范围也各有不同。
特点
1。Python提供了内存垃圾回收机制，但它将未使用的内存放入内存池中，而不是返回给操作系统。
ck机制。为了加快Python的执行效率，Python提供了内存池机制来管理应用程序并释放小块内存。
中所有小于256字节的对象都使用pymalloc实现的自定义实现，而较大的对象则使用系统的malloc。
对象，如整数、浮点数、列表等，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，则用于临时存储这些整数的内存将无法再分配给浮点数。