python进阶(六)~~~元类和内存管理
一、元类
python2中所有类是基于instance创建的,称为旧式类;注明继承object时,称为新式类;
python3中默认均为基于object,无区别;
object为所有类的基类,所有的类的继承顶层父类都是object;
type为所有类的元类,print(type(类名)),输出type,所有类的类型都是type。所有的类都是type创建出来的;
# 使用type动态地创建类 def func1(self): print(self.name) dict1={"name":"lala","age":18,"func":func1()} my=type("Myclass",bases=(object,),dict=dict1) # 第一个参数为:类名,第二个参数为继承的类,第三个参数为类的属性和方法 print(my) # 返回类名Myclass m1=my() print(type(m1)) # 返回类名Myclass m1.func()
二、内存管理
1对象引用
变量:通过变量指针指向具体对象的内存空间,取对象的值;
对象:类型已知,每个对象都包含头部信息(类型标识符和引用计数器);
a=10 a这个变量指向10这个对象,10这个对象中包含类型标识符:int和引用计数器:1
b=a b引用a,b实际引用的也是10这个对象,此时,10的引用计数器为:2
引用记数减少的情况:引用对象的别名被显示地销毁;变量别名被赋予其他值;对象从容器中被移除,或容器被销毁;一个引用离开了它的作用域;
1.1内置函数 is 和 id
is:判断是否为同一个对象
id:查看变量指向的内存地址
li1=[11,22] li1=li2 li3=[11,22] print(id(li1)) print(id(li2)) # 与li1一样 print(id(li3)) # 与li1不一样 li1.append(123) #修改li1后,li2的值随之改变。内存地址不变化 a=1000 a=b c=1000 print(id(a),id(b),id(c)) # a 、b内存地址一样,c不一样 a=999 print(a,b,c) # 此时 返回 999 1000 1000,b的值不随之变化 print(id(a),id(b),id(c)) # a的内存地址变化,b、c的内存地址不变
如上所示,列表为可变类型数据,可在同一内存地址中追加或删除;int为不可变类型数据,变化后内存地址一定会变化;
可变数据类型有:list、dict、set; 不可变数据类型有:数值类型、字符串、元祖
2.小整数池和intern机制
小整数池:自动将 -5 ~ 256 之间的数据进行缓存,方便下次直接引用,不需去创建;
大整数池即intern机制:存储 纯字符组合字符串(字母、数字、下划线),不限长度。不含非标准字符,例如问号、空格;该机制的优点是创建字符串对象时,会优先在大整数池里查找是否已经存在相同的对象,如果有,直接拿过来使用,避免频繁地创建和销毁内存,提高性能。
3.深浅拷贝
import copy li=[11,22] li2=li.copy() # 将li完完整整的拷贝一份到另一块内存地址 li3=li print(id(li),id(li2),id(li3)) #li 和 li3一样,li2不一样。当li变化时,li2不会变化 # 浅拷贝:拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。 a=[1,2] li=[11,22,a] li2=li.copy() # 拷贝[11,22,a],当a变化时,li和li2都会变化。 #深拷贝:完全拷贝了父对象及其子对象 a=[1,2] li=[11,22,a] li2=copy.deepcopy(li) # 深拷贝 a.remove(3) print(li2) # 当a变化时,li2不受影响
4.垃圾回收和GC模块
垃圾回收机制:以引用计数机制为主,标记清除和分代收集两种机制为辅的策略。
引用计数:每个对象创建后都会有一个引用计数,当记数为0时,垃圾回收机制自动将之销毁,回收内存空间。缺点是:两个变量循环引用时,永远不会被销毁,最终导致内存泄漏。
标记清除:弥补引用计数的缺点。
在上图中,可以从程序变量直接访问块1,并且可以间接访问块2和3。程序无法访问块4和5。第一步将标记块1,并记住块2和3以供稍后处理。第二步将标记块2,第三步将标记块3,但不记得块2,因为它已被标记。扫描阶段将忽略块1,2和3,因为它们已被标记,但会回收块4和5。
标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术,主要处理的是一些容器对象,比如list、dict、tuple等,因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。不过,这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点:清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存,哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。
分代回收:分代回收是建立在标记清除技术基础之上的,是一种以空间换时间的操作方式。
Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合,每个集合称为一个代,Python将内存分为了3“代”,分别为年轻代(新创建的对象做为0代
)、中年代(第1代)、老年代(第2代),他们对应的是3个链表,它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。新创建的对象都会分配在年轻代,年轻代链表的总数达到上限即阈值700,中老代一般总数达到10时,Python垃圾收集机制就会被触发,把那些可以被回收的对象回收掉,而那些不会回收的对象就会被移到中年代去,依此类推,老年代中的对象是存活时间最久的对象,甚至是存活于整个系统的生命周期内。
三种情况触发垃圾回收:
1、调用gc.collect()
2、GC达到阀值时,0代触发将清理所有三代,1代触发会清理1,2代,2代触发后只会清理自己
3、程序退出时
使用 gc.get_threshold(): 查看分代回收的阈值,返回(700,10,10); gc.set_threshold(100,5,5): 可设置修改分代回收的阈值