Python内存管理的示例分析-创新互联

这篇文章给大家分享的是有关Python内存管理的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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具体如下：

a = 1

a是引用，1是对象。Python缓存整数和短字符串，对象只有一份，但长字符串和其他对象（列表字典）则有很多对象（赋值语句创建新的对象）。

from sys import getrefcount
a=[1,2,3]
print(getfrecount(a))

返回4，当使用某个引用作为参数传给getfrecount时，创建了临时引用，+1.

对象引用对象

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引用对象b，c引用b两次。

通过objgraph包（之前安装xdot）梳理引用拓扑结构。

x = [1, 2, 3]
y = [x, dict(key1=x)]
z = [y, (x, y)]
import objgraph
objgraph.show_refs([z], filename='ref_topo.png')

Python内存管理的示例分析

千万不要两个对象相互引用或自己引用自己，形成引用环给垃圾回收机制带来麻烦。

垃圾回收

回收引用计数为0的对象。垃圾回收时python不能做其他任务，降低效率，所以不是总随时都垃圾回收。python记录分配对象（object allocation）和取消分配对象（object deallocation），差值高于某阈值启动回收。

import gc
print(gc.get_threshold())

（700,10,10）700为启动阈值，两个10是分代回收相关阈值，通过set_threshold()重设。手动启用垃圾回收gc.collect()。

分代回收

基本假设：存活越久越不可能变垃圾。

对象分0,1,2三代。新建对象0代，经过一次垃圾回收依然存活归为下一代。垃圾回收启动时一定扫描所有0代，如果0代经过一定次数垃圾回收，则扫0和1代，同理扫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。

孤立的引用环

Python内存管理的示例分析

原本两表对象相互引用后删除引用，但对象引用计数部位0不会被回收。

则python复制每个对象引用计数，对某个对象i，遍历所有对象i引用的对象j，将gc_ref_j减1.

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