內存管理對于編寫出高效率的Windows程序是非常重要的，這是因為Windows是多任務系統(tǒng)，它的內存管理和單任務的DOS相比有很大的差異。那么python如何進行內存管理呢？一起來了解下吧： ? python如何進行內存管理 ?

? 一、對象的引用計數(shù)機制 ? python內部使用引用計數(shù)，來保持追蹤內存中的對象，所有對象都有引用計數(shù)? ? 引用計數(shù)增加的情況：? ? 1. 一個對象分配一個新名稱? ? 2. 將其放入一個容器中? ? 引用計數(shù)減少的情況：? ? 1. 使用del語句對對象別名顯示的銷毀? ? 2. 引用超出作用域或被重新賦值? ? sys.getrefcount()函數(shù)可以獲得對象的當前引用計數(shù)? ? 多數(shù)情況下，引用計數(shù)比你猜測的要大得多。對于不可變數(shù)據(jù)（如數(shù)字和字符串），解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節(jié)約內存。 ? 二、垃圾回收 ? 當一個對象的引用計數(shù)歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。 ? 當兩個對象a 和b 相互引用時，del語句可以減少a和b的引用次數(shù)，并銷毀用于引用底層對象的名稱。然而由于每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數(shù)不會歸零，對象也不會銷毀。（從而導致內存泄漏）。為解決這一問題，解釋器會定期執(zhí)行一個循環(huán)檢測器，搜索不可訪問對象的循環(huán)并刪除它們。 ? 三、內存池機制 ? python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統(tǒng)。? ? 1. Pymalloc機制。為了加速python的執(zhí)行效率，python引入了一個內存池機制，用于管理對小塊內存的申請和釋放。? ? 2. python中所有小于256個字節(jié)的對象都使用pymalloc實現(xiàn)的分配器，而大的對象則使用系統(tǒng)的malloc。? ? 3. 對于python對象，如整數(shù)，浮點數(shù)和list，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享它們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數(shù)，用于緩存這些整數(shù)的內存就不能再分配給浮點數(shù)。 ? python怎么內存管理 ? 內存管理 ? 包括: ? 變量無須事先聲明 ? 變量無須指定類型 ? 不用關心內存管理 ? 變量名會被"回收" ? del 語句能夠直接釋放資源 ? 變量定義 ? python中, 變量在*次被賦值時自動聲明, 和其它語言一樣, 變量只有被創(chuàng)建和賦值后才能被使用 ? 動態(tài)類型 ? 變量名無須事先聲明, 也無須類型聲明 ? 對象的類型和內存占用都是運行時確定的 ? 內存分配 ? python解釋器會自動進行內存管理, 不用開發(fā)人員去關心 ? 引用計數(shù) ? 要保持追蹤內存中的狀態(tài), python使用了引用計數(shù), 就是python內部記錄著所有使用中的對象各有多少引用. ? 一個內部跟蹤變量, 稱為一個引用計數(shù)器, 至于每個對象各有多少引用, 簡稱引用計數(shù), 當對象被創(chuàng)建時, 就創(chuàng)建了一個引用計數(shù), 當這個對象不再需要時, 也就是說, 這個對象的引用計數(shù)變?yōu)?時, 它被垃圾回收 ? 增加引用計數(shù) ? 當對象被創(chuàng)建賦值給變量時, 該對象的引用計數(shù)就被設置為1 ? 當同一個對象又被賦值給其他變量時, 或作為參數(shù)傳遞給函數(shù), 方法或類實例時, 或者被賦值為一個窗口對象的成員時, 該對象的一個新的引用, 或者作為別名, 就被創(chuàng)建. ? 減少引用計數(shù) ? 當對象的引用被銷毀時, 引用計數(shù)會減少, 明顯的例子就是當引用離開其作用范圍時, 這種情況最經(jīng)常出現(xiàn)在函數(shù)運行結束時, 所有局部變量都被自動銷毀, 對象的引用計數(shù)也就減少 ? 垃圾收集 ? 不再被使用的內存會被一種稱為垃圾收集的機制釋放 ? 注: 解釋器跟蹤對象的引用計數(shù), 垃圾回收機制負責釋放內存, 垃圾收集器是一塊獨立代碼, 它用來尋找引用計數(shù)為0的對象, 它也負責檢查雖然引用計數(shù)大于0但是也應該被銷毀的對象 ? 引用語義: python中在變量里保存值(對象)的引用, 采用這種方式, 變量所需的存儲空間大小一致, 因為其只需要保存一個引用 ? 值語義變量的值直接保存在變量的存儲區(qū)里, 這樣一個整數(shù)類型的變量就需要保存一個整數(shù)所需的空間, 一個浮點數(shù)變量就需要足夠的空間存儲一個浮點數(shù). C中就是值語義 ? python的內存管理機制 ? 先從較淺的層面來說，Python的內存管理機制可以從三個方面來講 ? （1）垃圾回收 ? （2）引用計數(shù) ? （3）內存池機制 ? ? 一、垃圾回收： ? python不像C++，Java等語言一樣，他們可以不用事先聲明變量類型而直接對變量進行賦值。對Python語言來講，對象的類型和內存都是在運行時確定的。這也是為什么我們稱Python語言為動態(tài)類型的原因（這里我們把動態(tài)類型可以簡單的歸結為對變量內存地址的分配是在運行時自動判斷變量類型并對變量進行賦值）。 ? 二、引用計數(shù)： ? Python采用了類似Windows內核對象一樣的方式來對內存進行管理。每一個對象，都維護這一個對指向該對對象的引用的計數(shù)。如圖所示（圖片來自Python核心編程） ? 、 ? x = 3.14 ? y = x ? 我們首先創(chuàng)建了一個對象3.14， 然后將這個浮點數(shù)對象的引用賦值給x，因為x是*個引用，因此，這個浮點數(shù)對象的引用計數(shù)為1. 語句y = x創(chuàng)建了一個指向同一個對象的引用別名y，我們發(fā)現(xiàn)，并沒有為Y創(chuàng)建一個新的對象，而是將Y也指向了x指向的浮點數(shù)對象，使其引用計數(shù)為2. ? python內存管理的方法 ? 1)動態(tài)類型 ? 1.1)核心思想 ? python中"一切皆對象".作為"動態(tài)語言",python遵循"對象與引用分離"的核心思想. ? 1.2)一切皆對象 ? 常見的變量，如整數(shù)、字符串、列表等，在python中一切皆為對象 ? a = 1 ? 整數(shù)1為一個對象,是儲存在內存中的實體. ? 對象名a為一個引用,我們不能直接接觸到"對象實體",只能通過引用指向去訪問,引用可以隨時指向一個新的對象. ? 1.3)賦值操作：可變對象、不可變對象 ? 不可變數(shù)據(jù)對象:不能改變對象本身,只能改變引用的指向;如整形、字符串、元祖等 ? a = 5 ? b = a ? a = a + 2 ? 解析:此時a = 7,b = 5.驗證了不可變對象只能改變引用的指向,各個引用相互獨立,互不影響. ? 可變數(shù)據(jù)對象:引用其元素(類似于L[0]),改變對象的本身;如列表，字典等 ? L1 = [1,2,3] ? L2 = L1 ? L1[0] = 100 ? 解析:此時L1 = L2 = [100,2,3].驗證了可變對象可以通過引用其元素,改變對象本身 ? 1.4)從動態(tài)類型看函數(shù)的參數(shù)傳遞 ? def f(x): ? ? ? x = 100 ? ? ? print x ? a = 1 ? f(a) ? print a ? 解析:參數(shù)x是一個新的引用,指向a所指的對象.此處為不可變對象,引用a和x之間是相互獨立的.參數(shù)x的操作不會影響引用a. ? def f(x): ? ? ? x[0] = 100 ? ? ? print x ? a = [1,2,3] ? f(a) ? print a ? 解析:參照上一個例子,此處為可變對象傳參,可以通過引用其元素改變對象本身.所以此處a和x都為[100,2,3] ? 1.5)垃圾回收 ? python采取了一種簡單的垃圾回收機制:即引用計數(shù)(from sys import getrefcount()).垃圾回收時,python不能進行其他任務,頻繁的垃圾回收會大大降低python的工作效率.因此，python會在特定的情況下,自動啟動垃圾回收機制. ? 通過gc模塊查看垃圾回收閥值. ? import gc ? print gc.get_threshold() ? 輸出(700,10,10) ? 解析:700是垃圾回收的閥值:內存中分配對象的次數(shù)-取消分配對象的次數(shù)=700;可以通過set.threshold()設置. ? 手動啟動垃圾回收機制:gc.collect() ? 1.6)分代回收 ? 存活越久的對象,處于信任和效率,越不可能在后面的程序中變?yōu)槔?所以減少垃圾回收掃描他們的頻率. ? python將所有的對象分為0,1,2三代.所有新建的對象都是0帶對象.當經(jīng)過某一次垃圾回收,依然存活,那么它就被歸入下一代對象. ? 參考1.5，輸出中包含2個10,分別代表:每10次0代對象垃圾回收,會進行1次1代對象垃圾回收;每10次1代對象垃圾回收,會進行1次2代對象垃圾回收 ? 我們在平時應該避免對2代對象頻繁掃描:gc.set_threshold(700,10,20) ?