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python中#xff0c;万物皆对象。
因此#xff0c;内存的管理#xff0c;便是管理对象从创建到销毁的过程。有效地管理内存#xff0c;既可以减少内存碎片#xff0c;又可以避免内存泄漏等现象#xff08;大概讲讲#xff09;。
内存的分配
Python内部对于内存…前言
python中万物皆对象。
因此内存的管理便是管理对象从创建到销毁的过程。有效地管理内存既可以减少内存碎片又可以避免内存泄漏等现象大概讲讲。
内存的分配
Python内部对于内存分配的申请做了分情形处理。具体如下 1、当申请的对象创建所需内存小于等于512字节时内存的分配将由针对短生命周期的小对象进行了优化pymalloc 分配器处理。它使用名为“arena”的内存映射在 32 位平台上的固定大小为 256 KiB在 64 位平台上的固定大小为 1 MiB。 2、当申请的对象创建所需内存大于512字节时它会回退为 PyMem_RawMalloc() 和 PyMem_RawRealloc()。向操作系统申请分配内存。
上文讲到的pymalloc,便是内存池机制的python实现内存池将预申请的内存为小、中、大三种进而规范小碎片内存的获取。让内存被释放时会将临近的未被占用的内存碎片与释放的内存合并。在处理符合条件的内存申请是pymalloc会先判断是否能从内存池分配如果不够再向操作系统请求分配。
内存的回收
内存的回收可分为自动回收与手动回收
手动回收我们可以通过调用garbage.collect()回收不可回收(uncollectible)的内容只要删了吧就算是在循环中被嵌套也会被回收
自动的情况为 变量在被引用时我们会做对引用的次数做计数取消引用时减一新增引用时加一。若引用为零则会自动回收。 若存在循环
对于存在循环引用的情况有两种处理方式 1、一种是达到阈值分三代012每一代有默认阈值也可以自行配置时触发的自动回收 2、一种是程序退出时的自动回收
未完待续
