Python內存管理實例分析
本文實例講述了Python內存管理。分享給大家供大家參考,具體如下:
a = 1
a是引用,1是對象。Python緩存整數(shù)和短字符串,對象只有一份,但長字符串和其他對象(列表字典)則有很多對象(賦值語句創(chuàng)建新的對象)。
from sys import getrefcount a=[1,2,3] print(getfrecount(a))
返回4,當使用某個引用作為參數(shù)傳給getfrecount時,創(chuàng)建了臨時引用,+1.
對象引用對象
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引用對象b,c引用b兩次。
通過objgraph包(之前安裝xdot)梳理引用拓撲結構。
x = [1, 2, 3] y = [x, dict(key1=x)] z = [y, (x, y)] import objgraph objgraph.show_refs([z], filename='ref_topo.png')

千萬不要兩個對象相互引用或自己引用自己,形成引用環(huán)給垃圾回收機制帶來麻煩。
垃圾回收
回收引用計數(shù)為0的對象。垃圾回收時python不能做其他任務,降低效率,所以不是總隨時都垃圾回收。python記錄分配對象(object allocation)和取消分配對象(object deallocation),差值高于某閾值啟動回收。
import gc print(gc.get_threshold())
(700,10,10)700為啟動閾值,兩個10是分代回收相關閾值,通過set_threshold()重設。手動啟用垃圾回收gc.collect()。
分代回收
基本假設:存活越久越不可能變垃圾。
對象分0,1,2三代。新建對象0代,經過一次垃圾回收依然存活歸為下一代。垃圾回收啟動時一定掃描所有0代,如果0代經過一定次數(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)

原本兩表對象相互引用后刪除引用,但對象引用計數(shù)部位0不會被回收。
則python復制每個對象引用計數(shù),對某個對象i,遍歷所有對象i引用的對象j,將gc_ref_j減1.
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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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