python底层原理
有同学问到了一个问题,python中存储变量是通过内存地址来存储,那么python又是如何去判断内存中的地址是什么数据类型的呢。经过查找,找到这篇文章:
原博客地址:http://www.cnblogs.com/aashui/p/9871009.html
1.Python是如何进行内存管理的?
答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制
一、对象的引用计数机制
Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况:
1,一个对象分配一个新名称
2,将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)
引用计数减少的情况:
1,使用del语句对对象别名显示的销毁
2,引用超出作用域或被重新赋值
sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下,引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。
二、垃圾回收
1,当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉。
2,当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1,Pymalloc机制。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。
2,Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。
3,对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
由上述可以看出,当我们创建一个整数变量如,Num_int = 1 此时必定会有一个内存地址A(假设)指向1这个数据。此时Num_Int 指向的地址也是地址A。当我们创建这个整数对象时,实际上1这个数据已经存向了我们内存中指定存放整数的地方,如下图:
也就是说,在我们创建整数变量或者其他变量时,python已经帮你找到了固定的位置,然后你将数据存进去就可以了。不管你怎么存,只是地址变了,并且你的地址如果是相同的数据类型,那么应该是有相似点的,比如 A (内存地址) = 10001 那么可能你再创建一个变量 时 B(内存地址) = 10002 。本人理解是这样,若有不对请指出,谢谢!
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