Python int 数据数据类型在内存中分配原理

python代码如下

import sys
for i in "abcdefghijkdfasdf;;lblcv":
    byte_list = bytes(i, encoding="utf-8")
    print('*' * 11, byte_list)
    for k in byte_list:
        print(type(k))
        print(sys.getsizeof(k))
        # print(bin(k))
        print(hex(id(k)))

　　bytes函数将字符串按照encoding 将字符串转换为字节序列；

      utf-8中一个英文字母占1个字节

　执行结果

 关于内存地址的理解如下

电脑的内存（尤其是指主存）是由许多“内存地址”所组成的，每个内存地址都有一个“物理地址”，能供CPU（或其他设备）访问。一般，只有如BIOS、操作系统及部分特定之公用软件（如内存测试软件）等系统软件，能使用机器码的运算对象或寄存器对物理地址定址，指示CPU要求内存控制器之类的硬件设备，使用内存总线或系统总线，亦或分别之控制总线、地址总线及数据总线，运行该程序之命令。内存控制器的总线是由数条并行的线路所组成的，每条线路表示一个比特。总线的宽度因此依电脑不同，决定了可定址之存储单位数量，以及每一单位内的比特数量。

计算机程序使用内存地址来运行机器码、存储及截取数据。大多数的应用程序无法得知实际的物理地址，而是使用电脑的内存管理单元及操作系统的内存映射，为“逻辑地址”或虚拟地址定址

 

内存地址0x0001和内存地址0x0002之间差的是一个byte，而不是一个bit？

下内存的物理构造，一般内存的外形图片如图1。一个内存是由若干个黑色的内存颗粒构成的。每一个内存颗粒叫做一个chip。

 

图1.内存外形图

上面这个内存条有8个chip。每一个chip内部，是由8个bank组成的。其构造如下图：

 

图2.内存颗粒物理结构

在每个bank内部，就是电容的行列矩阵结构了。（注意，二维矩阵中的一个元素一般存储着8个bit，也就是说包含了8个小电容）。

 

图3.bank物理结构

8个同位置的元素，一起组成在内存中连续的64个bit。如下图

 

图4.jpg

通过内存的物理结构我们可以看出，因为在内存中最小单位就是字节。所以操作系统在管理它的时候，最小单位也就是字节了。另外，通过上述的我们还有一个额外发现。那就是在内存中连续的64个bit，其实在内存的物理结构中，并不连续。而是分散在同位置的8个rank上的。

计算机的存储空间比作一本空白的短篇小说。页面上还没有任何内容。最终，会有不同的作者出现。每个作者都需要一些空间来写他们的故事。

由于不允许彼此书写，因此必须注意他们能书写的页面。开始书写之前，请先咨询书籍管理员。然后，管理员决定允许他们在书中写什么。

如果这书已经存在很长时间了，因此其中的许多故事都不再适用。当没有人阅读或引用故事时，它们将被删除以为新故事腾出空间。

本质上，计算机内存就像一本空书。实际上，调用固定长度的连续内存页面块是很常见的，因此这种类比非常适用。

作者就像需要将数据存储在内存中的不同应用程序或进程。决定作者在书中书写位置的管理员就像是各种存储器管理的角色，删除旧故事为新故事腾出空间的人是垃圾收集者（garbage collector）。

内存管理是应用程序读取和写入数据的过程。内存管理器确定将应用程序数据放置在何处。

由于内存有限，类比书中的页面一样，管理员必须找到一些可用空间并将其提供给应用程序。提供内存的过程通常称为内存分配。

其实如果我们了解内存管理机制，以更快、更好的方式解决问题。

Python 语音中 一切皆对象，Python对象实现的核心就是一个结构体--PyObject

PyObject是每个对象必有的内容，可以说是Python中所有对象的祖父，仅包含两件事：

• ob_refcnt：引用计数（reference count）
• ob_type：指向另一种类型的指针(pointer to another type)

Python将部分内存用于内部使用和非对象内存。另一部分专用于对象存储（您的int，dict等）

Python的内存分配器

内存结构

在Python中，当要分配内存空间时，不单纯使用 malloc/free，而是在其基础上堆放3个独立的分层，有效率地进行分配。

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第 0 层往下是 OS 的功能。第 -2 层是隐含和机器的物理性相关联的部分，OS 的虚拟内 存管理器负责这部分功能。第 -1 层是与机器实际进行交互的部分，OS 会执行这部分功能。 因为这部分的知识已经超出了本书的范围，我们就不额外加以说明了。
在第 3 层到第 0 层调用了一些具有代表性的函数，其调用图如下。
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第0层 通用的基础分配器

以 Linux 为例，第 0 层指的就是 glibc 的 malloc() 这样的分配器，是对 Linux 等 OS 申 请内存的部分。

Python 中并不是在生成所有对象时都调用 malloc()，而是根据要分配的内存大小来改 变分配的方法。申请的内存大小如果大于 256 字节，就老实地调用 malloc();如果小于等 于 256 字节，就要轮到第 1 层和第 2 层出场了

第1层处理的信息的内存结构

根据所管理的内存空间的作用和大小的不同，我们称最小 的单位为 block，最终返回给申请者的就是这个 block 的地址。比 block 大的单位的是 pool， pool 内部包含 block。pool 再往上叫作 arena。

也就是说 arena > pool > block，感觉很像俄罗斯套娃吧。
为了避免频繁调用 malloc() 和 free()，第 0 层的分配器会以最大的单位 arena 来保留 内存。pool 是用于有效管理空的 block 的单位。
arena 这个词有“竞技场”的意思。大家可以理解成竞技场里有很多个 pool，pool 里面漂 浮着很多个 block，这样或许更容易理解一些。

arena

Arenas是最大的内存块，并在内存中的页面边界上对齐。页面边界是操作系统使用的固定长度连续内存块的边缘。Python假设系统的页面大小为256 KB。
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Arenas内有内存池，池是一个虚拟内存页（4 KB）。这些就像我们书中类比的页面。这些池被分成较小的内存块。

给定池中的所有块均具有相同的“大小等级”。给定一定数量的请求数据，大小类定义特定的块大小。

第1层总结

第 1 层的任务可以用一句话来总结，那就是“管理 arena”。

第2层 Python对象分配器

第 2 层的分配器负责管理 pool 内的 block。

block

pool 被分割成一个个的 block。我们在 Python 中生成对象时，最终都会被分配这个 block (在要求大小不大于 256 字节的情况下)。
以 block 为单位来划分，这是从 pool 初始化时就决定好的。这是因为我们一开始利用 pool 的时候就决定了“这是供 8 字节的 block 使用的 pool”。
pool 内被 block 完全填满了，那么 pool 是怎么进行 block 的状态管理的呢?
block 只有以下三种状态。

1. 已经分配
2. 使用完毕
3. 未使用

第3层 对象特有的分配器

对象有列表和元组等多种多样的型，在生成它们的时候要使用各自特有的分配器。

分配器的总结

一个内存地址所代表的永远是1个字节，内存的每一个字节都有为一个个编号

字节是计算机中数据处理的基本单位；1个字节=8个bit

 内存地址只是一个编号，代表一个内存空间；

内存地址所执行的内存单元大小就是1字节，跟内存地址位数无关；

内存空间大小就是寻址能力，即能访问到多少个地址

int在python里是一个类，是不可变数据类型中的一种，一些性质和字符串是一样的，是整型

32位系统
int：开销= 10字节，值= 4字节
float：开销= 8字节，value = 8字节

64位系统
int：开销= 20字节，值= 8字节
float：开销= 16个字节，值= 8个字节

因此，sys.getsizeof(0) 数组元素为0。此时占用24字节（PyObject_VAR_HEAD 的大小）。 sys.getsizeof(456) 需使用一个元素，因此多了4个字节。

综上，一个int类型占用了28字节，根据内存分配原则，计算机分配了32字节的内存空间