Python内存相关 示例一: v1 = [1, 2, 3] v2 = [1, 2 ,3] v1 = 123 v2 = 123 v1 = "dogfa" v2 = "dogfa" # 虽然v1 和v2 的值相同,但是由于v1和v2 在内存中分别开辟了两块不同的空间,所以理论上v1的内存地址不等于v2的内存地址 (在Python中有不同变化,下面会介绍) 示例二: v1 = [1, 2, 3] v1 = [4, 5, 6] # v1最开始指向的内存地址是[1, 2,…

想要弄清楚内存相关的问题,就要理清楚:变量.内存地址.值之间的关系:1.程序里什么时候分配新的内存地址?答:1.定义一个变量,内存就开辟一个内存空间,分配一个内存地址. 特殊: 如:a=687 a=197 print(a)# 输出197 这是2内存个地址,输出a,是输出第二a的个值,a指向值为197的内存地址,第一个a的值687 还存在,但是a不指向它了, 2.一个列表里的变量存放的是啥?答:放的是变量的内存地址 3.变量的类型可以是哪些? 答:整数,字符串,列表,字典,元组,所有数据类型 4.…

3.9 内存相关 3.9.1 id,查看内存地址 >>> v1 = [11,22,33] >>> v2 = [11,22,33] >>> print(id(v1),id(v2)) # 比较两个变量的内存值 4472652360 4473773640 # 对于 -5 ~ 256 的整数来说会有小地址池的概念,不会创建新的内存地址 >>> v1 = "我,你,他,它,她" >>> v2 = "…

题记: 这是工作以来困扰我最久的问题.python 进程内存占用问题. 经过长时间断断续续的研究,终于有了一些结果. 项目(IM服务器)中是以C做底层驱动python代码,主要是用C完成 网络交互部分.随着用户量和用户数据的增加,服务器进程内存出现持续上升(基本不会下降),导致需要经常重启服务器,这也是比较危险的信号. 因此便开始了python内存研究之路. 1.业务代码问题 开始是怀疑业务代码问题,可能出现了内存泄漏,有一些对象没有释放. 于是便检查一些全局变量,和检查有没有循环引用导致对象没…

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢…

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢…

Python文件相关操作 打开文件 打开文件,采用open方法,会将文件的句柄返回,如下: f = open('test_file.txt','r',encoding='utf-8') 在上面的代码中,open()方法进行打开文件等相关操作,open()方法其中第一个参数是要打开的文件的文件路径,第二个参数是对要打开文件要执行的权限,第三个参数是文件采用字符编码. 而open()方法返回的内容叫做文件句柄.我们可以打印返回的文件句柄来看下: f = open('test_file.txt','r…

转载:http://www.jianshu.com/p/2d06a1a01cc3 这两天由于公司需要, 自己编写了一个用于接收dicom文件(医学图像文件)的server. 经过各种coding-debuging-coding-debuging之后, 终于上线了, 上线后心里美滋滋的, 一切正常. 第二天一上班, 负责人和我说接收太慢了, 卡的要死. 我想难道是python本身的问题?(程序员本征思维)我好奇的打开了终端输入 ps -aux | grep python 找到进程id 即 2161…

目录 内存分配器 Python分配器分层 第零层--通用的基础分配器 第一层--低级内存分配器 内存结构 arena pool new arena usable_arenas和unused_arena_objects 第一层总结 第二层--对象分配器 block 利用地址对齐的hack usedpools block状态管理 PyObject_Malloc() PyObject_Free() arena和pool的释放策略 从block搜索pool的技巧 第三层--对象特有的分配器 分配器总结…

在上一篇文章中(python 内存管理机制-引用计数)中,我们介绍了python内存管理机制中的引用计数,python正是通过它来有效的管理内存.今天来介绍python的垃圾回收,其主要策略是引用计数为主,标记-清除和分代回收为辅助的策略(熟悉java的同学回回忆下,其实这和JVM的策略是有类似之处的). 引用计数垃圾回收 我们还接着上一篇文章来接着介绍引用计数的相关场景,方便我们来理解python如何通过引用计数来进行垃圾回收.其实通过字面意思,我们应该也不难理解,当一个对象的引用计数变为0时…