python的内存管理机制

Python的内存管理机制

一、引用计数：通过引用计数来保持对内存中的变量跟踪，Python内部记录中所有在使用对象各有多少个引用。
Python中有个内部跟踪变量叫做引用计数器，每个变量有多少个引用，简称引用计数。当对象被创建时就创建了一个引用计数。
当某个对象的引用计数为0时，对象就不在需要，就列入了垃圾回收队列。
引用计数增加：

1.对象被创建：x=4;

2.另外的别人被创建：y=x;

3.被作为参数传递给函数：foo(x);

4.作为容器对象的一个元素：a=[1,x,'33'];
引用计数减少时：

1.一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的foo(x)函数结束时，x指向的对象引用减1;

2.对象的别名被显式的销毁：del x ；或者del y;

3.对象的一个别名被赋值给其他对象：x=100

4.对象从一个窗口对象中移除：mylist.remove(x)

5.窗口对象本身被销毁：del mylist，或者窗口对象本身离开了作用域。

二、垃圾回收

1.引用计数： 每个对象中都有ob-refcnt来做引用计数。每当新的引用指向该对象时,ob-refcnt就会增加，当引用的对象删除，那么ob-refcnt就会减少当ob-refcnt为零，就会释放该对象的内存空间
2.标记清除： 解决循环引用的问题。先按需分配，等到没有空闲内存的时候，从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历所有对象和引用把所有能访问的打标记，最后将没有标记的对象释放掉
3.分代技术： 提高效率，提高垃圾回收的效率，按照存活时间，分成不同的集合。将内存块按照其存活时间划分为不同的集合。每个集合就称为一个“代”，垃圾回收的频率随代的存活时间增大而减小。。Python默认定义分代对象集合，引用数越大，对象的存活时间越长

三、内存池机制

在Python中，大多数申请的都是小块的内存，会执行大量的malloc和free操作。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，即Pymalloc机制。
它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1. 当申请的内存小于256字节时，PyObject_Malloc会在内存池中申请内存；当申请的内存大于256字节时，PyObject_Malloc的行为将蜕化为malloc的行为。当然，通过修改Python源代码，我们可以改变这个默认值，从而改变Python的默认内存管理行为。
2. 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。