1樓：匿名使用者
python的儲存問題
（1）由於python中萬物皆物件，所以python的儲存問題是物件的儲存問題，並且對於每個物件，python會分配一塊記憶體空間去儲存它
（2）對於整數和短小的字元等，python會執行快取機制，即將這些物件進行快取，不會為相同的物件分配多個記憶體空間
（3）容器物件，如列表、元組、字典等，儲存的其他物件，僅僅是其他物件的引用，即地址，並不是這些物件本身
關於引用計數器
（1）一個物件會記錄著引用自己的物件的個數，每增加一個引用，個數加一，每減少一個引用，個數減一
（2）檢視引用物件個數的方法：匯入sys模組，使用模組中的getrefcount(物件)方法，由於這裡也是一個引用，故輸出的結果多1
（3）增加引用個數的情況：1.物件被建立p = person()，增加1；2.
物件被引用p1 = p，增加1；3.物件被當作引數傳入函式func(object)，增加2，原因是函式中有兩個屬性在引用該物件；4.物件儲存到容器物件中l = [p]，增加1
（4）減少引用個數的情況：1.物件的別名被銷燬del p，減少1；2.
物件的別名被賦予其他物件，減少1；3.物件離開自己的作用域，如getrefcount(物件)方法，每次用完後，其對物件的那個引用就會被銷燬，減少1；4.物件從容器物件中刪除，或者容器物件被銷燬，減少1
（5）引用計數器用法：
import sys
class person(object):
pass
p = person()
p1 = p
print(sys.getrefcount(p))
p2 = p1
print(sys.getrefcount(p))
p3 = p2
print(sys.getrefcount(p))
del p1
print(sys.getrefcount(p))
多一個引用，結果加1，銷燬一個引用，結果減少1
（6）引用計數器機制：利用引用計數器方法，在檢測到物件引用個數為0時，對普通的物件進行釋放記憶體的機制
關於迴圈引用問題
（1）迴圈引用即物件之間進行相互引用，出現迴圈引用後，利用上述引用計數機制無法對迴圈引用中的物件進行釋放空間，這就是迴圈引用問題
（2）迴圈引用形式：
class person(object):
pass
class dog(object):
pass
p = person()
d = dog()
p.pet = d
d.master = p
即物件p中的屬性引用d，而物件d中屬性同時來引用p，從而造成僅僅刪除p和d物件，也無法釋放其記憶體空間，因為他們依然在被引用。深入解釋就是，迴圈引用後，p和d被引用個數為2，刪除p和d物件後，兩者被引用個數變為1，並不是0，而python只有在檢查到一個物件的被引用個數為0時，才會自動釋放其記憶體，所以這裡無法釋放p和d的記憶體空間
關於垃圾**（底層層面--原理）
（1）垃圾**的作用：從經過引用計數器機制後還沒有被釋放掉記憶體的物件中，找到迴圈引用物件，並釋放掉其記憶體
（2）垃圾**檢測流程：
一.任何找到迴圈引用並釋放記憶體：1.
收集所有容器物件（迴圈引用只針對於容器物件，其他物件不會產生迴圈引用），使用雙向連結串列（可以看作一個集合）對這些物件進行引用；2.針對每一個容器物件，使用變數gc_refs來記錄當前對應的應用個數；3.對於每個容器物件，找到其正在引用的其他容器物件，並將這個被引用的容器物件引用計數減去1；4.
經過步驟3後，檢查所有容器物件的引用計數，若為0，則證明該容器物件是由於迴圈引用存活下來的，並對其進行銷燬
二.如何提升查詢迴圈引用過程的效能：由一可知，迴圈引用查詢和銷燬過程非常繁瑣，要分別處理每一個容器物件，所以python考慮一種改善效能的做法，即分代**。
首先是一個假設--如果一個物件被檢測了10次還沒有被銷燬，就減少對其的檢測頻率；基於這個假設，提出一套機制，即分代**機制。
通過這個機制，迴圈引用處理過程就會得到很大的效能提升
關於垃圾**時機（應用層面--重點）
（1）自動**：
（2）手動**：這裡要使用gc模組中的collect()方法，使得執行這個方法時執行分代**機制
import objgraph
import gc
import sys
class person(object):
pass
class dog(object):
pass
p = person()
d = dog()
p.pet = d
d.master = p
del p
del d
gc.collect()
print(objgraph.count("person"))
print(objgraph.count("dog"))
其中objgraph模組的count()方法是記錄當前類產生的例項物件的個數
關於記憶體管理機制的總結（重點）
綜上所述，python的記憶體管理機制就是引用計數器機制和垃圾**機制的混合機制。
2樓：進擊的小科
對於python來說，記憶體管理涉及所有包含python物件和堆。 python記憶體管理器在內部確保對堆的管理和分配。 python記憶體管理器具有不同的元件，可處理各種動態儲存管理方面，如共享，分段，預分配或快取。
在最低階別，原始記憶體分配器確保堆中有足夠的空間通過與作業系統的記憶體管理器互動來儲存所有與python相關的資料。在原始記憶體分配器之上，幾個特定於物件的分配器在同一堆上執行，並實現適合於每種物件型別的特性的不同記憶體管理策略。
例如，整數物件在堆內的管理方式與字串，元組或字典不同，因為整數意味著不同的儲存要求和速度/空間權衡。因此，python記憶體管理器將一些工作委託給特定於物件的分配器，但確保後者在堆的邊界內執行。
重要的是要理解python堆的管理是由直譯器本身執行的，並且使用者無法控制它，即使它們經常操作物件指標到該堆內的記憶體塊。 python記憶體管理器通過本文件中列出的python / c api函式按需執行python物件和其他內部緩衝區的堆空間分配。
為了避免記憶體損壞，擴充套件編寫器不應該嘗試使用c庫匯出的函式對python物件進行操作：malloc（），calloc（），realloc（）和free（）。這將導致c分配器和python記憶體管理器之間的混合呼叫帶來致命的後果，因為它們實現了不同的演算法並在不同的堆上執行。
在大多數情況下，我們建議從python堆中分配記憶體，因為後者受python記憶體管理器的控制。 例如，當使用c編寫的新物件型別擴充套件直譯器時，這是必需的。使用python堆的另一個原因是希望通知python記憶體管理器有關擴充套件模組的記憶體需求。
可將所有記憶體請求委託給python記憶體管理器也會使直譯器整體上有更準確的記憶體佔用空間。 所以在某些情況下，python記憶體管理器可能會或可能不會觸發適當的操作，如垃圾收集，記憶體壓縮等。
python怎麼進行記憶體管理的？
3樓：匿名使用者
python作為一種動態型別的語言，其物件和引用分離。這與曾經的程序導向語言有很大的區別。為了有效的釋放記憶體，python內建了垃圾**的支援。
python採取了一種相對簡單的垃圾**機制，即引用計數，並因此需要解決孤立引用環的問題。python與其它語言既有共通性，又有特別的地方。對該記憶體管理機制的理解，是提高python效能的重要一步。
4樓：重慶新華電腦學校
物件引用計數機制，一個物件會分配一個名稱，使用del語句可以對物件別名進行銷燬刪除，垃圾**機制，當物件的引用計數歸零時會被本機制處理掉，記憶體池機制，然而每個物件都包含對另外一個物件的引用，因此引用計數歸零也不會被銷燬，因此會執行直譯器定期執行週期檢測器，搜尋不可訪問的物件刪除它們。
5樓：匿名使用者
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. 一個物件分配一個新名稱
2. 將其放入一個容器中
引用計數減少的情況：
1. 使用del語句對物件別名顯示的銷燬
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，引用計數比你猜測的要大得多。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**
當一個物件的引用計數歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。當兩個物件a 和b 相互引用時，del語句可以減少a和b的引用次數，並銷燬用於引用底層物件的名稱。然而由於每個物件都包含一個對其他物件的應用，因此引用計數不會歸零，物件也不會銷燬。
（從而導致記憶體洩漏）。為解決這一問題，直譯器會定期執行一個迴圈檢測器，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引入了一個記憶體池機制，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pymalloc實現的分配器，而大的物件則使用系統的malloc。
3. 對於python物件，如整數，浮點數和list，都有其獨立的私有記憶體池，物件間不共享它們的記憶體池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於快取這些整數的記憶體就不能再分配給浮點數。
python如何進行記憶體管理
6樓：賈梓默
python的記憶體管理主要有三種機制：引用計數機制，垃圾**機制和記憶體池機制。
引用計數機制
簡介python內部使用引用計數，來保持追蹤記憶體中的物件，python內部記錄了物件有多少個引用，即引用計數，當物件被建立時就建立了一個引用計數，當物件不再需要時，這個物件的引用計數為0時，它被垃圾**。
特性1.當給一個物件分配一個新名稱或者將一個物件放入一個容器(列表、元組或字典)時，該物件的引用計數都會增加。
2.當使用del對物件顯示銷燬或者引用超出作用於或者被重新賦值時，該物件的引用計數就會減少。
3.可以使用sys.getrefcount()函式來獲取物件的當前引用計數。
多數情況下，引用計數要比我們猜測的大的多。對於不可變資料(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。
垃圾**機制
特性1.當記憶體中有不再使用的部分時，垃圾收集器就會把他們清理掉。它會去檢查那些引用計數為0的物件，然後清除其在記憶體的空間。
當然除了引用計數為0的會被清除，還有一種情況也會被垃圾收集器清掉：當兩個物件相互引用時，他們本身其他的引用已經為0了。
2.垃圾**機制還有一個迴圈垃圾**器, 確保釋放迴圈引用物件(a引用b, b引用a, 導致其引用計數永遠不為0)。
記憶體池機制
簡介在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，很快又會被釋放，由於這些記憶體的申請並不是為了建立物件，所以並沒有物件一級的記憶體池機制。這就意味著python在執行期間會大量地執行malloc和free的操作，頻繁地在使用者態和核心態之間進行切換，這將嚴重影響python的執行效率。為了加速python的執行效率，python引入了一個記憶體池機制，用於管理對小塊記憶體的申請和釋放。
記憶體池概念
記憶體池的概念就是預先在記憶體中申請一定數量的，大小相等的記憶體塊留作備用，當有新的記憶體需求時，就先從記憶體池中分配記憶體給這個需求，不夠了之後再申請新的記憶體。這樣做最顯著的優勢就是能夠減少記憶體碎片，提升效率。記憶體池的實現方式有很多，效能和適用範圍也不一樣。
特性1.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。
2.pymalloc機制。為了加速python的執行效率，python引入了一個記憶體池機制，用於管理對小塊記憶體的申請和釋放。
3.python中所有小於256個位元組的物件都使用pymalloc實現的分配器，而大的物件則使用系統的 malloc。
4.對於python物件，如整數，浮點數和list，都有其獨立的私有記憶體池，物件間不共享他們的記憶體池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於快取這些整數的記憶體就不能再分配給浮點數。
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