本文實(shí)例講述了Python內(nèi)存管理。分享給大家供大家參考，具體如下：

a = 1

a是引用，1是對(duì)象。Python緩存整數(shù)和短字符串，對(duì)象只有一份，但長(zhǎng)字符串和其他對(duì)象（列表字典）則有很多對(duì)象（賦值語(yǔ)句創(chuàng)建新的對(duì)象）。

from sys import getrefcount
a=[1,2,3]
print(getfrecount(a))

返回4，當(dāng)使用某個(gè)引用作為參數(shù)傳給getfrecount時(shí)，創(chuàng)建了臨時(shí)引用，+1.

對(duì)象引用對(duì)象

class from_obj(object):
  def __init__(self, to_obj):
    self.to_obj = to_obj
b = [1,2,3]
a = from_obj(b)
print(id(a.to_obj))
print(id(b))
c = [b,b]

a引用對(duì)象b，c引用b兩次。

通過(guò)objgraph包（之前安裝xdot）梳理引用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

x = [1, 2, 3]
y = [x, dict(key1=x)]
z = [y, (x, y)]
import objgraph
objgraph.show_refs([z], filename='ref_topo.png')

千萬(wàn)不要兩個(gè)對(duì)象相互引用或自己引用自己，形成引用環(huán)給垃圾回收機(jī)制帶來(lái)麻煩。

垃圾回收

回收引用計(jì)數(shù)為0的對(duì)象。垃圾回收時(shí)python不能做其他任務(wù)，降低效率，所以不是總隨時(shí)都垃圾回收。python記錄分配對(duì)象（object allocation）和取消分配對(duì)象（object deallocation），差值高于某閾值啟動(dòng)回收。

import gc
print(gc.get_threshold())

（700,10,10）700為啟動(dòng)閾值，兩個(gè)10是分代回收相關(guān)閾值，通過(guò)set_threshold()重設(shè)。手動(dòng)啟用垃圾回收gc.collect()。

分代回收

基本假設(shè)：存活越久越不可能變垃圾。

對(duì)象分0,1,2三代。新建對(duì)象0代，經(jīng)過(guò)一次垃圾回收依然存活歸為下一代。垃圾回收啟動(dòng)時(shí)一定掃描所有0代，如果0代經(jīng)過(guò)一定次數(shù)垃圾回收，則掃0和1代，同理掃0,1和2代。（700,10,10）表明10次0代配合1次1代，10次1代配合1次2代。

孤立的引用環(huán)

原本兩表對(duì)象相互引用后刪除引用，但對(duì)象引用計(jì)數(shù)部位0不會(huì)被回收。

則python復(fù)制每個(gè)對(duì)象引用計(jì)數(shù)，對(duì)某個(gè)對(duì)象i，遍歷所有對(duì)象i引用的對(duì)象j，將gc_ref_j減1.

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希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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