python的内存管理
来源：博客园
1.在Python中，整数和短小的字符，Python都会缓存这些对象，以便重复使用。当我们创建多个等于1的引用时，实际上是让所有这些引用指向同一个对象。 a = 1b = 1print hex(id(a))print hex(id(b))0x1e6e038L0x1e6e038L id()可以获得内存地址 2.对象的引用 from sys import getrefcounta = [1, 2, 3]b = aprint(getrefcount(b))a = 1print(getrefcount(b)) getrefcount 可以获得该对象的引用次数，需要注意的是，当使用某个引用作为参数，传递给getrefcount()时，参数实际上创建了一个临时的引用。因此，getrefcount()所得到的结果，会比期望的多1。 3.垃圾回收，计数减少 如果引用对象的次数为0，那么就会回收。 垃圾回收时，Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多，就没有必要总启动垃圾回收。所以，Python只会在特定条件下，自动启动垃圾回收。当Python运行时，会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动。 我们可以通过gc模块的get_threshold()方法，查看该阈值: import gcprint(gc.get_threshold()) 返回(700, 10, 10)，后面的两个10是与分代回收相关的阈值，后面可以看到。700即是垃圾回收启动的阈值。可以通过gc中的set_threshold()方法重新设置。我们也可以手动启动垃圾回收，即使用gc.collect()。 4.分代回收 Python同时采用了分代(generation)回收的策略。这一策略的基本假设是，存活时间越久的对象，越不可能在后面的程序中变成垃圾。我们的程序往往会产生大量的对象，许多对象很快产生和消失，但也有一些对象长期被使用。出于信任和效率，对于这样一些“长寿”对象，我们相信它们的用处，所以减少在垃圾回收中扫描它们的频率。 Python将所有的对象分为0，1，2三代。所有的新建对象都是0代对象。当某一代对象经历过垃圾回收，依然存活，那么它就被归入下一代对象。垃圾回收启动时，一定会扫描所有的0代对象。如果0代经过一定次数垃圾回收，那么就启动对0代和1代的扫描清理。当1代也经历了一定次数的垃圾回收后，那么会启动对0，1，2，即对所有对象进行扫描。 import gcgc.set_threshold(700, 10, 5) 可以手动设置
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如何释放Python占用的内存
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ython有引用计数进行垃圾回收配合内存池管理技术自动管理内存，可以使用del删除引用，一般不需要主动处理，对象由自动垃圾回收机制释放
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(最多只允许输入30个字)Python中如何深入理解classPython中如何深入理解class一个木偶百家号类也是对象在理解元类之前，你需要先掌握Python中的类。Python中类的概念借鉴于Smalltalk，这显得有些奇特。在大多数编程语言中，类就是一组用来描述如何生成一个对象的代码段。对这方面感兴趣，想要学习python或者想要了解python可以加群：Python中的类（Class）是一个抽象的概念，比函数还要抽象，这也就是Python的核心概念，面对对象的编程方法(OOP)，其它如：Java、C++等都是面对对象的编程语言Python中的类还远不止如此。类同样也是一种对象。是的，没错，就是对象。只要你使用关键字class，Python解释器在执行的时候就会创建一个对象。面对对象(oop)中的对象，是一个非常重要的知识点，我们可以把它简单看做是数据以及由存取、操作这些数据的方法所组成的一个集合。我们在学习函数(function)之后，知道了如果重用代码，那为什么还要用类来取代函数呢？类有这样一些的优点1) 、类对象是多态的：也就是多种形态，这意味着我们可以对不同的类对象使用同样的操作方法，而不需要额外写代码。2)、类的封装：封装之后，可以直接调用类的对象，来操作内部的一些类方法，不需要让使用者看到代码工作的细节。3)、类的继承：类可以从其它类或者元类中继承它们的方法，直接使用。定义类（class）的语法看一第行，语法是class 后面紧接着，类的名字，最后别忘记“冒号”，这样来定义一个类。玩蛇网提示：类的名字，首字母，有一个不可文的规定，最好是大写，这样需要在代码中识别区分每个类。第二行开始是类的方法，大家看到了，和函数非常相似，但是与普通函数不同的是，它的内部有一个“self”，参数，它的作用是对于对象自身的引用。在内存中创建一个对象，名字就是ObjectCreator。这个对象（类）自身拥有创建对象（类实例）的能力，而这就是为什么它是一个类的原因。但是，它的本质仍然是一个对象，于是乎你可以对它做如下的操作：1) 你可以将它赋值给一个变量2) 你可以拷贝它3) 你可以为它增加属性4) 你可以将它作为函数参数进行传递动态地创建类因为类也是对象，你可以在运行时动态的创建它们，就像其他任何对象一样。首先，你可以在函数中创建类，使用class关键字即可。Python中的一切都是对象，它们要么是类的实例，要么是元类的实例，除了type。type实际上是它自己的元类，在纯Python环境中这可不是你能够做到的，这是通过在实现层面耍一些小手段做到的。其次，元类是很复杂的。对于非常简单的类，你可能不希望通过使用元类来对类做修改。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。一个木偶百家号最近更新：简介:中国电子产品的专业发现作者最新文章相关文章Posts - 274,
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14:29 by 很大很老实, ... 阅读,
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先从较浅的层面来说，Python的内存管理机制可以从三个方面来讲
（1）垃圾回收
（2）引用计数
（3）内存池机制
一、垃圾回收：
python不像C++，Java等语言一样，他们可以不用事先声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲，对象的类型和内存都是在运行时确定的。这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因（这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值）。
二、引用计数：
Python采用了类似Windows内核对象一样的方式来对内存进行管理。每一个对象，都维护这一个对指向该对对象的引用的计数。如图所示（图片来自Python核心编程）
我们首先创建了一个对象3.14， 然后将这个浮点数对象的引用赋值给x，因为x是第一个引用，因此，这个浮点数对象的引用计数为1. 语句y = x创建了一个指向同一个对象的引用别名y，我们发现，并没有为Y创建一个新的对象，而是将Y也指向了x指向的浮点数对象，使其引用计数为2.
我们可以很容易就证明上述的观点：
变量a 和 变量b的id一致(我们可以将id值想象为C中变量的指针).
我们援引另一个网址的图片来说明问题：对于C语言来讲，我们创建一个变量A时就会为为该变量申请一个内存空间，并将变量值&放入该空间中,当将该变量赋给另一变量B时会为B申请一个新的内存空间，并将变量值放入到B的内存空间中，这也是为什么A和B的指针不一致的原因。如图：
&&&&&&&&&&&&&&
&int A = 1&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& int A = 2
而Python的情况却不一样，实际上，Python的处理方式和Javascript有点类似，如图所示，变量更像是附在对象上的标签(和引用的定义类似)。当变量被绑定在一个对象上的时候，该变量的引用计数就是1，(还有另外一些情况也会导致变量引用计数的增加),系统会自动维护这些标签，并定时扫描，当某标签的引用计数变为0的时候，该对就会被回收。
&&&&&&&&&&&&&&&&&&& &&&
&&&&& a = 1&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&a = 2&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& b = a
&三、内存池机制
Python的内存机制以金字塔行，-1，-2层主要有操作系统进行操作，
　　第0层是C中的malloc，free等内存分配和释放函数进行操作；
　　第1层和第2层是内存池，有Python的接口函数PyMem_Malloc函数实现，当对象小于256K时有该层直接分配内存；
　　第3层是最上层，也就是我们对Python对象的直接操作；
在 C 中如果频繁的调用 malloc 与 free 时,是会产生性能问题的.再加上频繁的分配与释放小块的内存会产生内存碎片. Python 在这里主要干的工作有:
　　如果请求分配的内存在1~256字节之间就使用自己的内存管理系统,否则直接使用 malloc.
　　这里还是会调用 malloc 分配内存,但每次会分配一块大小为256k的大块内存.
　　经由内存池登记的内存到最后还是会回收到内存池,并不会调用 C 的 free 释放掉.以便下次使用.对于简单的Python对象，例如数值、字符串，元组（tuple不允许被更改)采用的是复制的方式(深拷贝?)，也就是说当将另一个变量B赋值给变量A时，虽然A和B的内存空间仍然相同，但当A的值发生变化时，会重新给A分配空间，A和B的地址变得不再相同
a=(1,2,3,4,5)
print(id(a))
print(id(b))
print(id(a))
print(id(b))
而对于像字典(dict)，列表(List)等，改变一个就会引起另一个的改变，也称之为浅拷贝
引用计数增加
1.对象被创建：x=4
2.另外的别人被创建：y=x
3.被作为参数传递给函数：foo(x)
4.作为容器对象的一个元素：a=[1,x,'33']
引用计数减少
1.一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的foo(x)函数结束时，x指向的对象引用减1。
2.对象的别名被显式的销毁：del x ；或者del y
3.对象的一个别名被赋值给其他对象：x=789
4.对象从一个窗口对象中移除：myList.remove(x)
5.窗口对象本身被销毁：del myList，或者窗口对象本身离开了作用域。
1、当内存中有不再使用的部分时，垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象，然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除，还有一种情况也会被垃圾收集器清掉：当两个对象相互引用时，他们本身其他的引用已经为0了。
2、垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。
[1] Python 2.7.8 documentation memory management
[2]深入详解python传值问题及内存管理机制-CSDN
[3]Python内存池管理与缓冲池设计 - 张知临的专栏
[4]理解python变量和内存管理&