内存管理

一、小整数池和intern机制

a = 257
b = 257
c = 10
d = 10
# 为什么 交互环境下c和d的地址一样，a和b的id地址不一样

• 小整数池
  • Python自动将-5和256的整数进行了缓存，当你将这些整数赋值给变量时，并不会重新创建对象，而是使用已经创建好的缓存对象

a = "abc?"
b = "abc?"
c = "abc"
d = "abc"
# 为什么 交互环境下c和d的地址一样，a和b的id地址不一样

• intern机制（数字、字符、下划线）
  • Python会将一定规则的字符传在字符串驻留池中，创建一份，当你将这些字符串赋值给变量时，并不会重新创建对象，而是使用在字符串驻留池中创建好的对象
• 其实，无论是缓存还是字符串驻留池，都是Python做的一个优化，就是将-5-256，和一定规则的字符串，放在一个池中，无论程序中哪些变量指向这些范围内的整数或者字符串，那么它直接在这个池内引用，言外之意，就是内存中创建一个

优点：能够提高一些字符串和整数处理任务时的时间和空间上的性能，需要相同整数和字符串的时候，直接在内存中取，避免频繁的创建和销毁，提升效率，节约内存

二、深浅拷贝--针对可变类型而言

• 赋值，值发生变化互相影响
• copy赋值，第一层不受影响，嵌套的可变类型受影响
• deepcopy，完全赋值一份，完全不受影响

import copy

li = [1, 2, 3]
list1 = [1, 2, li]
list2 = list1
list3 = copy.copy(list1)
list4 = copy.deepcopy(list1)
list1.append(3)
print(list2)  # 赋值指向同一块内存地址，一个变都变

# 复制，重新开辟一块空间，不受list1的影响
# 但是li的地址并没有重新开辟一份空间储存还是用的li空间地址
print(list3)
li.append(4)
# list1第二层的li变了，复制的list3也会变
print(list3)
# deepcopy 不受li的影响，完完全全的复制一份，不管是嵌套的还是非嵌套的
print(list4)

三、垃圾回收和GC模块

• 对象引用
  • 变量：通过变量指针引用对象
    • 变量指针指向具体对象的内存空间，去对象的值
  • 对象：类型已知，每个对象都包含一个头部信息
    • 头部信息: 类型标识符、引用计数
  • 上面代码中，a = 10 此时a这个变量指向10这个对象，这个10的对象头部就会计数为1，b = a ，那么此时b引用的是a这个变量，a又是指向的10这个对象，此时的b实际上也是指向的10这个对象，那么10这个对象头部计数就会是2

a = 10
b = a
# 那么此时打印b，返回的结果也是10这个对象，
# b也是对这个变量的引用

• 垃圾回收机制
  • Python的垃圾回收机制用一句话来形容就是：引用计数为机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略
• 引用计数
  • 每个对象创建之后都有一个引用计数，当引用计数为0的时候，那么此时的垃圾回收记住会自动把它销毁，回收内存空间
• 标记-清除
  • 出现循环引用的时候，对象删除后计数还不会为0
  • 这个时候标记清除就会删除掉，没有被全局变量接收的的对象

li1 = [1, 2, 3]
li2 = [11, 22, 33]
# 循环引用，li1和li2 计数都会为2
li1.append(li2)
li2.append(li1)

del li1
del li2
# 如果只有引用计数，删除都计数只会从2变成1
# 导致数据一直在内存在
# 但是li1和li2 都被删除了此时内存的计数为1的li1和li2是没有全局变量接收的
# 此时标记-清除就会发挥功能，删除没有全局变量接收的引用对象

# 案例二
def a():
    a1=10  # 走出函数，a1没有被全局变量引用就会被标记清除
    print("")

print(a1)  # 报错

• 分代回收

  • 将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合，每一个集合就成为一个“代”，垃圾收集的频率随着“代”的存活时间的增大而减小。也就是说，活得越长的对象，就越不可能是垃圾，就应该减少对它的垃圾收集频率。那么如何来衡量这个存活时间：通常是利用几次垃圾收集动作来衡量，如果一个对象经过的垃圾收集次数越多，可以得出：该对象存活时间就越长。
  • 这样的思想，可以减少标记-清除机制所带来的额外操作。隔代就是将回收对象分成数个代，每个代就是一个链表（集合），代进行标记-清除的时间与代内对象存活时间成正比例关系。

• gc.get_threshold() # 获取分代回收的参数

  • 这个方法涉及到之前说的分代回收的策略，Python中默认把所有的对象分成三代，从第0代包含最新的对象，第2代则是最早的一些对象，在一次垃圾回收中，所有未被回收的对象被移到高一代的地方
  • 这个方法返回(700, 10, 10),这也是gc的默认值，这个值的意义是说：没在第0代对象数据达到700之前，不会把未被回收的对象放入第1代中，而在第一代对象达到10个之前也不会把未被回收的对象放到第二代中

• gc.set_threshold()

  • 设置这个分代回收数值