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  • python中的内存分配的小秘密

    装逼手册之 python中的内存分配的小秘密

    虽然我们现在得益于时代和技术的发展,不用再担心内存的问题;但是遥想当年,都是恨不得一个钢镚掰成俩份用,所以我就想深入了解一下,在python中内存分配的一些小秘密。

    首先我会频繁地用到sys模块里的getsizeof()方法,简单介绍下:

    • 该方法返回对象的字节大小(bytes)。
    • 它只计算直接占用的内存,而不是计算对象内所引用对象的内存。

    举个例子:

    import sys
    
    a = [1, 2]
    b = [a, a]  # 即 [[1, 2], [1, 2]]
    
    # a、b 都只有两个元素,所以直接占用的大小相等(只和元素个数有关,和元素是什么无关)
    sys.getsizeof(a) # 结果:80
    sys.getsizeof(b) # 结果:80
    

    上例说明了一件事:一个静态创建的列表,如果只包含两个元素,那它自身占用的内存就是 80 字节,不管其元素所指向的对象是什么。

    我们已经知道如何测量了,那么我们就一起来探索吧!

    1、空对象是“空”的吗?

    不知道大家有没有好奇过,空的对象如空字符串、空列表、空字典,他们到底占不占用内存呢?如果占用内存,又占用多少呢?

    直接揭晓答案吧:

    import sys
    
    print(sys.getsizeof(''))      # 49
    print(sys.getsizeof([]))      # 64
    print(sys.getsizeof(tuple())) # 48
    print(sys.getsizeof(set()))   # 224
    print(sys.getsizeof(dict()))  # 240
    
    # 参照:
    print(sys.getsizeof(None))    # 16
    print(sys.getsizeof(False))   # 24
    print(sys.getsizeof(0))       # 24
    print(sys.getsizeof(1))       # 28
    print(sys.getsizeof(True))    # 28
    

    可见,虽然都是空对象,但是这些对象在内存分配上并不为“空”,而且分配得还挺大(记住这几个数字哦,后面会考)。

    排序下就是:基础数字<空元组 < 空字符串 < 空列表 < 空集合 < 空字典。

    如果一定要解释的话,我的理解就是:不同类在创建的时候自带的属性不一样,如引用计数、使用量信息等等,还有一部分内存是预分配的。


    2、内存扩充是均匀的吗?

    空对象并不为空,一部分原因是 Python 解释器为它们预分配了一些初始空间。在不超出初始内存的情况下,每次新增元素,就使用已有内存,因而避免了再去申请新的内存。

    那么,如果初始内存被分配完之后,新的内存是怎么分配的呢?

    import sys
    s = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
    
    a = []
    for i in s:
        a.append(i)
        print(len(a) , f"a 的内存占用{sys.getsizeof(a)}")
    
    b = set()
    for i in s :
        b.add(i)
        print(len(b),f"b 的内存占用{sys.getsizeof(b)}")
    
    c = dict()
    for i in s :
        c[i] = i
        print(len(c) , f"c 的内存占用{sys.getsizeof(c)}")
    
    

    我们给三类循环添加了26个元素,结果如何呢?

    由此能看出可变对象在扩充时的秘密:

    • 超额分配机制:申请新内存时并不是按需分配的,而是多分配一些,因此当再添加少量元素时,不需要马上去申请新内存
    • 非均匀分配机制:三类对象申请新内存的频率是不同的,而同一类对象每次超额分配的内存并不是均匀的,而是逐渐扩大的

    3、列表等于列表?

    以上的可变对象在扩充时,有相似的分配机制,在动态扩容时可明显看出效果。

    那么,静态创建的对象是否也有这样的分配机制呢?它跟动态扩容比,是否有所区别呢?

    先看看集合与字典:

    # 静态创建对象
    set_1 = {1, 2, 3, 4}
    set_2 = {1, 2, 3, 4, 5}
    dict_1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}
    dict_2 = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5, 'f':6}
    
    sys.getsizeof(set_1)  # 224
    sys.getsizeof(set_2)  # 736
    sys.getsizeof(dict_1) # 240
    sys.getsizeof(dict_2) # 368
    

    看到这个结果,再对比上一节的截图,可以看出:在元素个数相等时,静态创建的集合/字典所占的内存跟动态扩容时完全一样。

    这个结论是否适用于列表对象呢?一起看看:

    list_1 = ['a', 'b']
    list_2 = ['a', 'b', 'c']
    list_3 = ['a', 'b', 'c', 'd']
    list_4 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
    
    sys.getsizeof(list_1)  # 80
    sys.getsizeof(list_2)  # 88
    sys.getsizeof(list_3)  # 96
    sys.getsizeof(list_4)  # 104
    

    上一节的截图显示,列表在前 4 个元素时都占 96 字节,在 5 个元素时占 128 字节,与这里明显矛盾。

    所以,这个秘密昭然若揭:在元素个数相等时,静态创建的列表所占的内存有可能小于动态扩容时的内存!

    也就是说,这两种列表看似相同,实际却不同!列表不等于列表!

    EMMM.....Interesting......


    4、消减元素就会释放内存?

    前面提到了,扩充可变对象时,可能会申请新的内存。

    那么,如果反过来缩减可变对象,减掉一些元素后,新申请的内存是否会自动回收掉呢?

    import sys
    a = [1, 2, 3, 4]
    sys.getsizeof(a) # 初始值:96
    a.append(5)      # 扩充后:[1, 2, 3, 4, 5]
    sys.getsizeof(a) # 扩充后:128
    a.pop()          # 缩减后:[1, 2, 3, 4]
    sys.getsizeof(a) # 缩减后:128
    

    如代码所示,列表在一扩一缩后,虽然回到了原样,但是所占用的内存空间可没有自动释放啊。其它的可变对象同理。

    这就是 Python 的小秘密了,“胖子无法减重原理”:瘦子变胖容易,缩减身型也容易,但是体重减不掉,哈哈~~~


    4、空字典等于空字典?

    使用 pop() 方法,只会缩减可变对象中的元素,但并不会释放已申请的内存空间。

    还有个 clear() 方法,它会清空可变对象的所有元素,让我们试试看吧:

    import sys
    a = [1, 2, 3]
    b = {1, 2, 3}
    c = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
    
    sys.getsizeof(a) # 88
    sys.getsizeof(b) # 224
    sys.getsizeof(c) # 240
    
    a.clear()        # 清空后:[]
    b.clear()        # 清空后:set()
    c.clear()        # 清空后:{},也即 dict()
    

    调用 clear() 方法,我们就获得了几个空对象。

    在第一小节里,它们的内存大小已经被查验过了。(前面说过会考的,请默写下)

    但是,如果这时再查验的话,你会惊讶地发现,这些空对象的大小跟前面查的并不完全一样!

    # 承接前面的清空操作:
    sys.getsizeof(a) # 64
    sys.getsizeof(b) # 224
    sys.getsizeof(c) # 72
    

    空列表与空元组的大小不变,然而空字典(72)竟然比前面的空字典(240)要小很多!

    也就是说,列表与元组在清空元素后,回到起点不变初心,然而,字典这家伙却是“赔了夫人又折兵”,不仅把“吃”进去的全吐出来了,还把自己的老本给亏掉了!

    EMMM.....Interesting......

    以上就是 Python 在分配内存时的几个小秘密啦,看完之后,又可以出去装逼了呢!

    如有心得或者疑问,欢迎留言一起交流哦~

    在这个大世界里还有很多秘密等待着我们去探索,一起加油吧~!

    转载自https://www.cnblogs.com/Du704/p/11543339.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ledgua/p/11543541.html
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