Python内存管理

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• 1 内存管理
  • 1.1 变量储存
  • 1.2 Python垃圾回收机制
  • 1.3 引用计数
  • 1.4 小整数池

1 内存管理

1.1 变量储存

当我们定义一个变量x = 17时，此时计算机会在内存中开辟一个空间进行存放17这个变量值，而x则相当于一个标识，在17这个内存空间上络印上x,这样我们就可以通过x找到17这个变量值。

1.2 Python垃圾回收机制

当变量值的引用计数值为0时，为了增加内存的使用率，Python会删除这个值，释放内存空间，如：

x = 'hades'   # 'hades'的引用计数+1

y = x    # 'hades'的引用计数再+1，此时'hades'的引用计数为2

print(id(y))

print(id(x))

del x, y   

# 删除 x,y 这个标识，此时'hades'的引用计数-2，'hades'的引用计数为0,此时Python就会将'hades'删除，释放内存

print(id(x), id(y))

2042495349680
2042495349680



---------------------------------------------------------------------------

NameError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-6-c9cba293262b> in <module>
     10 
     11 
---> 12 print(id(x),id(y))


NameError: name 'x' is not defined

1.3 引用计数

引用计数是计算机编程语言的一种内存管理技术，指内存中变量值所拥有‘标识’的个数，当这个‘标识’数为0时就会删除变量值，释放变量值占据的内存空间

1.4 小整数池

对于上一节讲的引用计数，需要注意的是：Python实现int的时候有个小整数池。为了避免因创建相同的值而重复申请内存空间所带来的效率问题， Python解释器会在启动时创建出小整数池，范围是[-5,256]，该范围内的小整数对象是全局解释器范围内被重复使用，永远不会被回收。

x = 19
y = 19
z = 20

print(id(x))
print(id(y))
print(id(z))

1499099168
1499099168
1499099200