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  • python基础知识点理解(二)

    闭包:

    闭包有两个关键点:自由变量和函数

    一个闭包就是我们调用了函数A,函数A返回了一个函数应用了A传入的参数B,函数B就是一个闭包,它使用的A传入的参数就是自由变量,

    这就意味着在函数A的生命周期结束以后,他传入的参数仍然能够被B使用,因为他被闭包函数调用了,所以就不会被回收。

    EG:

    1 def func(name):
    2  def inner_func(age):
    3   print 'name:', name, 'age:', age
    4  return inner_func
    5  
    6 bb = func('the5fire')
    7 bb(26) # >>> name: the5fire age: 26

    使用:

    在这点上闭包可以被理解为一个只读的对象,你可以给他传递一个属性,但它只能提供给你一个执行的接口。

    因此在程序中我们经常需要这样的一个函数对象——闭包,来帮我们完成一个通用的功能,比如——装饰器。

     

    Python内存管理

      1.引用计数

      2.垃圾回收

      3.内存池

        从python的内存机制来讲:

            1.Python的内存机制呈现金字塔形状,-1,-2层主要有操作系统进行操作;

             2.第0层是C中的malloc,free等内存分配和释放函数进行操作;

             3.第1层和第2层是内存池,有Python的接口函数PyMem_Malloc函数实现,当对象小于256K时有该层直接分配内存;

             4.第3层是最上层,也就是我们对Python对象的直接操作;Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作,频繁地在用户态和核心态之间进行切换,这将严重影响Python的执行效率。

           为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。 Python内部默认的小块内存与大块内存的分界点定在256个字节,当申请的内存小于256字节时,PyObject_Malloc会在内存池中申请内存;

                            当申请的内存大于256字节时,PyObject_Malloc的行为将蜕化为malloc的行为。当然,通过修改Python源代码,我们可以改变这个默认值,从而改变Python的默认内存管理行为。

               

       4.调优手段

          1.手动垃圾回收

          2.调高垃圾回收阈值

          3.避免循环引用(手动解循环引用和使用弱引用)

    Python垃圾回收机制:

      1.引用计数:

        引用计数法的原理是:每个对象维护一个ob_ref字段,用来记录该对象当前被引用的次数,每当新的引用指向该对象时,它的引用计数ob_ref加1,

        每当该对象的引用失效时计数ob_ref减1,一旦对象的引用计数为0,该对象立即被回收,对象占用的内存空间将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数,这个问题是其次的,

        不过最主要的问题是它不能解决对象的“循环引用”,因此,也有很多语言比如Java并没有采用该算法做来垃圾的收集机制。

        问题:1.需要额外的空间维护引用计数

           2.无法解决循环引用的问题,循环引用   就是A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个,它们的引用计数虽然都为1,但显然应该被回收,但是并不会被回收,就会造成内存泄漏的问题

            内存泄漏:内存空间在使用完毕后并未释放

       

      为了解决引用计数无法解决的循环引用问题,Python又引入了另外两种机制

        2.标记清除:

         标记清除(Mark—Sweep)算法是一种基于追踪回收(tracing GC)技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段:

         第一阶段是标记阶段,GC会把所有的活动对象打上标记,

         第二阶段是把那些没有标记的非活动对象进行回收。

        3.分代回收:

         分代回收是一种以空间换时间的操作方式,

                      Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合,每个集合称为一个代,Python将内存分为了3“代”,分别为年轻代(第0代)、中年代(第1代)、老年代(第2代),

                     他们对应的是3个链表,它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。

                     新创建的对象都会分配在年轻代,年轻代链表的总数达到上限时,Python垃圾收集机制就会被触发,把那些可以被回收的对象回收掉,而那些不会回收的对象就会被移到中年代去,

                    依此类推,老年代中的对象是存活时间最久的对象,甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时,分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象

     

    什么是互斥锁,什么是线程安全

      互斥锁:每个对象都对应于一个可称为" 互斥锁" 的标记,这个标记用来保证在任一时刻,只能有一个线程访问该对象。

             线程安全:同一个进程中的多线程之间是共享系统资源的,多个线程同时对一个对象进行操作,一个线程操作尚未结束,另一个线程已经对其进行操作,导致最终结果出现错误,

            此时需要对被操作对象添加互斥锁,保证每个线程对该对象的操作都得到正确的结果

      

    read、readline和readlines的区别

    read:读取整个文件

    readline:读取下一行,使用生成器方法

    readlines:读取整个文件到一个迭代器以供我们遍历

      

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/abel01250303/p/9744847.html
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