前言

使用 Python 的時候，我們知道 list 是一個長度可變對的數(shù)組， 可以通過 insert，append 和 extend 輕易的拓展其中的元素個數(shù)。 也可以使用運算符 如： [1] + [2] 生成新的數(shù)組[1, 2]

extend()、 "+"、"+=" 的區(qū)別

• "+"將兩個 list 相加，會返回到一個新的 list 對象
• append 在原 list 上進行修改，沒有返回值

從以下代碼可以看到， 調用 b = b + [3, 4] 之后， 通過id(b) 查看 b 變成了一個新對象。

In [5]: b = [1, 2]
In [6]: id(b)
Out[6]: 1628740249224
 
In [7]: b = b + [3, 4]
In [8]: id(b)
Out[8]: 1628740456520

 使用extend() 完成相同的步驟， 可以看到 對象c 的id保持和原來的一致

In [9]: c = [1, 2]
In [10]: id(c)
Out[10]: 1628740392584
 
In [11]: c.extend([3, 4])
In [12]: id(c)
Out[12]: 1628740392584

 使用 "+="  連接列表， 看到效果和 extend() 是相同的。

In [1]: a = [1, 2]
In [2]: id(a)
Out[2]: 1628740021448
 
In [3]: a += [3, 4]
In [4]: id(a)
Out[4]: 1628740021448

 結論： 減少內存的拷貝， 修改一個列表的數(shù)據(jù)時， 應避免使用 list1 = list1 + list2 這樣的語法。 

List的內存使用

一個示例：

In [1]: import sys
 
In [2]: lst1 = [1]
In [3]: lst2 = []
In [4]: lst2.append(1)
 
In [5]: lst1 == lst2
Out[5]: True
 
In [6]: sys.getsizeof(lst1)
Out[6]: 72
In [7]: sys.getsizeof(lst2)
Out[7]: 96

可以看到，lst1 == lst2， 但是當使用 sys.getsizeof 獲取對象的內存大小時， 兩者卻是不同的。

如下圖所示， list_a 長度為4， 當執(zhí)行 append(4) 時， 底層的數(shù)據(jù)長度其實申請了4個元素的空間，當再次執(zhí)行 append(5) 的時候，不需要再次申請內存。

因為 執(zhí)行 append() 操作時，Python將一次拓展N個元素的內存，因為一個 append 操作很可能是很多 append 操作的開始，通過額外分配內存來減少可能的內存分配和內存copy的次數(shù)。

In [1]: import sys
 
In [2]: l = []
   ...: print(f'list initial size {sys.getsizeof(l)}')
   ...: for i in range(80):
   ...:     cur_size = sys.getsizeof(l)
   ...:     l.append(i)
   ...:     new_size = sys.getsizeof(l)
   ...:     print(f'list len {i+1}:\t current_size {new_size}\t new_allocated 8 * {(new_size-cur_size)/8}')
   ...:
list initial size 64
list len 1:      current_size 96         new_allocated 8 * 4.0
list len 2:      current_size 96         new_allocated 8 * 0.0
list len 3:      current_size 96         new_allocated 8 * 0.0
list len 4:      current_size 96         new_allocated 8 * 0.0
list len 5:      current_size 128        new_allocated 8 * 4.0
list len 6:      current_size 128        new_allocated 8 * 0.0
list len 7:      current_size 128        new_allocated 8 * 0.0
list len 8:      current_size 128        new_allocated 8 * 0.0
list len 9:      current_size 192        new_allocated 8 * 8.0
list len 10:     current_size 192        new_allocated 8 * 0.0
list len 11:     current_size 192        new_allocated 8 * 0.0
list len 12:     current_size 192        new_allocated 8 * 0.0
list len 13:     current_size 192        new_allocated 8 * 0.0
list len 14:     current_size 192        new_allocated 8 * 0.0
list len 15:     current_size 192        new_allocated 8 * 0.0
list len 16:     current_size 192        new_allocated 8 * 0.0
list len 17:     current_size 264        new_allocated 8 * 9.0
list len 18:     current_size 264        new_allocated 8 * 0.0
list len 19:     current_size 264        new_allocated 8 * 0.0
list len 20:     current_size 264        new_allocated 8 * 0.0
list len 21:     current_size 264        new_allocated 8 * 0.0
list len 22:     current_size 264        new_allocated 8 * 0.0
list len 23:     current_size 264        new_allocated 8 * 0.0
list len 24:     current_size 264        new_allocated 8 * 0.0
list len 25:     current_size 264        new_allocated 8 * 0.0
list len 26:     current_size 344        new_allocated 8 * 10.0
list len 27:     current_size 344        new_allocated 8 * 0.0
list len 28:     current_size 344        new_allocated 8 * 0.0
list len 29:     current_size 344        new_allocated 8 * 0.0
list len 30:     current_size 344        new_allocated 8 * 0.0
list len 31:     current_size 344        new_allocated 8 * 0.0
list len 32:     current_size 344        new_allocated 8 * 0.0
list len 33:     current_size 344        new_allocated 8 * 0.0
list len 34:     current_size 344        new_allocated 8 * 0.0
list len 35:     current_size 344        new_allocated 8 * 0.0
list len 36:     current_size 432        new_allocated 8 * 11.0
list len 37:     current_size 432        new_allocated 8 * 0.0
list len 38:     current_size 432        new_allocated 8 * 0.0
list len 39:     current_size 432        new_allocated 8 * 0.0
list len 40:     current_size 432        new_allocated 8 * 0.0
list len 41:     current_size 432        new_allocated 8 * 0.0
list len 42:     current_size 432        new_allocated 8 * 0.0
list len 43:     current_size 432        new_allocated 8 * 0.0
list len 44:     current_size 432        new_allocated 8 * 0.0
list len 45:     current_size 432        new_allocated 8 * 0.0
list len 46:     current_size 432        new_allocated 8 * 0.0
list len 47:     current_size 528        new_allocated 8 * 12.0
list len 48:     current_size 528        new_allocated 8 * 0.0
list len 49:     current_size 528        new_allocated 8 * 0.0
list len 50:     current_size 528        new_allocated 8 * 0.0
list len 51:     current_size 528        new_allocated 8 * 0.0
list len 52:     current_size 528        new_allocated 8 * 0.0
list len 53:     current_size 528        new_allocated 8 * 0.0
list len 54:     current_size 528        new_allocated 8 * 0.0
list len 55:     current_size 528        new_allocated 8 * 0.0
list len 56:     current_size 528        new_allocated 8 * 0.0
list len 57:     current_size 528        new_allocated 8 * 0.0
list len 58:     current_size 528        new_allocated 8 * 0.0
list len 59:     current_size 640        new_allocated 8 * 14.0
list len 60:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 61:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 62:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 63:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 64:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 65:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 66:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 67:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 68:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 69:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 70:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 71:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 72:     current_size 640        new_allocated 8 * 0.0
list len 73:     current_size 768        new_allocated 8 * 16.0
list len 74:     current_size 768        new_allocated 8 * 0.0
list len 75:     current_size 768        new_allocated 8 * 0.0
list len 76:     current_size 768        new_allocated 8 * 0.0
list len 77:     current_size 768        new_allocated 8 * 0.0
list len 78:     current_size 768        new_allocated 8 * 0.0
list len 79:     current_size 768        new_allocated 8 * 0.0
list len 80:     current_size 768        new_allocated 8 * 0.0

通過觀察可以發(fā)現(xiàn)， 列表從0 增加到 80長度的過程中， 新申請的內存長度為 [4, 4, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16] 。 反之， 當執(zhí)行 remove 或者 pop 減少列表中的數(shù)據(jù)時， 列表也會自動縮容。

• 擴容條件 ，新長度大于底層數(shù)組長度；
• 縮容條件 ，新長度小于底層數(shù)組長度的一半；

結論： 避免使用類似 append 語法初始化列表， 優(yōu)先使用列表表達式

# Bad ❌
list_a = []
for i in range(50):
    list_a.append(i)
 
# Good ✔️
list_b = [i for i in range(50)]

結論：

① 避免使用 "+" 修改數(shù)組

② 盡量避免多次使用 append 函數(shù)

到此這篇關于Python中的內存管理之python list內存使用詳解的文章就介紹到這了,更多相關python list內存使用內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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