python內(nèi)存管理機(jī)制原理詳解
python內(nèi)存管理機(jī)制:
- 引用計(jì)數(shù)
- 垃圾回收
- 內(nèi)存池
1. 引用計(jì)數(shù)
當(dāng)一個(gè)python對(duì)象被引用時(shí) 其引用計(jì)數(shù)增加 1 ; 當(dāng)其不再被變量引用時(shí) 引用計(jì)數(shù)減 1 ; 當(dāng)對(duì)象引用計(jì)數(shù)等于 0 時(shí), 對(duì)象被刪除(引用計(jì)數(shù)是一種非常高效的內(nèi)存管理機(jī)制)
2. 垃圾回收
垃圾回收機(jī)制: ① 引用計(jì)數(shù) , ②標(biāo)記清除 , ③分帶回收
引用計(jì)數(shù) :
引用計(jì)數(shù)也是一種垃圾收集機(jī)制, 而且也是一種最直觀, 最簡(jiǎn)單的垃圾收集技術(shù).當(dāng)python某個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)降為 0 時(shí), 說明沒有任何引用指向該對(duì)象, 該對(duì)象就成為要被回收的垃圾了.(如果出現(xiàn)循環(huán)引用的話, 引用計(jì)數(shù)機(jī)制就不再起作用了)
標(biāo)記清除 :
如果兩個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)都為 1 , 但是僅僅存在他們之間的循環(huán)引用,那么這兩個(gè)對(duì)象都是需要被回收的, 也就是說 它們的引用計(jì)數(shù)雖然表現(xiàn)為非 0 , 但實(shí)際上有效的引用計(jì)數(shù)為 0 ,.所以先將循環(huán)引用摘掉, 就會(huì)得出這兩個(gè)對(duì)象的有效計(jì)數(shù).
分帶回收 :
從前面“標(biāo)記-清除”這樣的垃圾收集機(jī)制來看,這種垃圾收集機(jī)制所帶來的額外操作實(shí)際上與系統(tǒng)中總的內(nèi)存塊的數(shù)量是相關(guān)的,當(dāng)需要回收的內(nèi)存塊越多時(shí),垃圾檢測(cè)帶來的額外操作就越多,而垃圾回收帶來的額外操作就越少;反之,當(dāng)需要回收的內(nèi)存塊越少時(shí),垃圾檢測(cè)就將比垃圾回收帶來更少的額外操作。
3.內(nèi)存池
內(nèi)存池機(jī)制: python 中分為大內(nèi)存和小內(nèi)存: 256k為界限
大內(nèi)存使用malloc 進(jìn)行分配
小內(nèi)存使用內(nèi)存池是進(jìn)行分配
python的內(nèi)存池金字塔:
第3層: 最上層, 用戶對(duì)python對(duì)象的直接操作
第1層和第2層: 內(nèi)存池, 有python 的 接口函數(shù) PyMen_Malloc 實(shí)現(xiàn), 若請(qǐng)求分配的內(nèi)存在1 - 256字節(jié)之間就使用內(nèi)存池進(jìn)行分配, 調(diào)用malloc 函數(shù)分配內(nèi)存, 但是每次只會(huì)分配 256 k 的內(nèi)存. 不會(huì)調(diào)用free 函數(shù)釋放內(nèi)層. 將該內(nèi)存塊留在內(nèi)存池中便下次使用
第 0 層: 大內(nèi)存 . 若請(qǐng)求分配的內(nèi)存大于 256 k , malloc函數(shù)分配, free函數(shù)釋放內(nèi)存
第 - 1 -2 層: 操作系統(tǒng)進(jìn)行操作
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
pytorch model.cuda()花費(fèi)時(shí)間很長(zhǎng)的解決
這篇文章主要介紹了pytorch model.cuda()花費(fèi)時(shí)間很長(zhǎng)的解決方案,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2021-06-06python對(duì)兩個(gè)數(shù)組進(jìn)行合并排列處理的兩種方法
最近遇到數(shù)組合并問題,以此記錄解決方法,供大家參考學(xué)習(xí),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python對(duì)兩個(gè)數(shù)組進(jìn)行合并排列處理的兩種方法,文中通過實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2023-05-05Python中使用sklearn進(jìn)行特征降維的方法
在Python中,可以使用sklearn庫中的特征降維方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。主要包括基于PCA算法的降維、基于LDA算法的降維、以及利用特征選擇方法進(jìn)行降維。這些方法可以提高模型的訓(xùn)練效率和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,特別是在高維數(shù)據(jù)集中具有重要的作用2023-04-04利用Vscode進(jìn)行Python開發(fā)環(huán)境配置的步驟
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何利用Vscode進(jìn)行Python開發(fā)環(huán)境配置的相關(guān)資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家學(xué)習(xí)或者使用Python具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-06-06Python隨手筆記之標(biāo)準(zhǔn)類型內(nèi)建函數(shù)
Python提供了一些內(nèi)建函數(shù)用于基本對(duì)象類型:cmp(),repr(),str(),type()和等同于repr()的(' ')操作符,本文給大家分享Python隨手筆記之標(biāo)準(zhǔn)類型內(nèi)建函數(shù),對(duì)python內(nèi)建函數(shù)相關(guān)知識(shí)感興趣的朋友一起學(xué)習(xí)吧2015-12-12python使用IPython調(diào)試debug程序
這篇文章主要為大家介紹了python使用IPython調(diào)試debug程序詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪2022-05-05python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)易通訊錄修改版
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)易通訊錄的修改版,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-03-03python 3.0 模擬用戶登錄功能并實(shí)現(xiàn)三次錯(cuò)誤鎖定
Python的3.0版本,常被稱為Python 3000,或簡(jiǎn)稱Py3k。這篇文章主要介紹了python 3.0 模擬用戶登錄功能并實(shí)現(xiàn)三次錯(cuò)誤鎖定,需要的朋友可以參考下2017-11-11