從三個方面來說,一物件的引用計數機制,二垃圾**機制,三記憶體池機制
一、物件的引用計數機制 python內部使用引用計數，來保持追蹤記憶體中的物件，所有物件都有引用計數。 引用計數增加的情況： 1，乙個物件分配乙個新名稱 2，將其放入乙個容器中（如列表、元組或字典） 引用計數減少的情況： 1，使用del語句對物件別名顯示的銷毀 2，引用超出作用域或被重新賦值 sys.getrefcount( )函式可以獲得物件的當前引用計數 多數情況下，引用計數比你猜測得要大得多。對於不可變資料（如數字和字串），直譯器會在程式的不同部分共享記憶體，以便節約記憶體。
二、垃圾** 1，當乙個物件的引用計數歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。 2，當兩個物件a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數，並銷毀用於引用底層物件的名稱。然而由於每個物件都包含乙個對其他物件的應用，因此引用計數不會歸零，物件也不會銷毀。（從而導致記憶體洩露）。為解決這一問題，直譯器會定期執行乙個迴圈檢測器，搜尋不可訪問物件的迴圈並刪除它們。
三、記憶體池機制 python提供了對記憶體的垃圾收集機制，但是它將不用的記憶體放到記憶體池而不是返回給作業系統。 1，pymalloc機制。為了加速python的執行效率，python引入了乙個記憶體池機制，用於管理對小塊記憶體的申請和釋放。 2，python中所有小於256個位元組的物件都使用
python 記憶體分析 python記憶體管理分析
記憶體管理，對於python這樣的動態語言，是至關重要的一部分，它在很大程度上甚至決定了python的執行效率，因為在python的執行中，會建立和銷毀大量的物件，這些都涉及到記憶體的管理。小塊空間的記憶體池 在python中，許多時候申請的記憶體都是小塊的記憶體，這些小塊記憶體在申請後，很快又會被...
python 記憶體管理
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Python記憶體管理
1.引用和物件 python是動態型別的語言 參考動態型別 物件與引用分離。賦值語句 a 1 中，整數1為乙個物件。而a是乙個引用。利用賦值語句，引用a指向物件1。python的內建函式id 它用於返回物件的身份 identity 其實，這裡所謂的身份，就是該物件的記憶體位址。a 1 print i...