python是如何进行内存管理的

 

Python引入了一个机制：引用计数。

python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被建立时就建立了一个引用计数，当对象再也不须要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。

总结一下对象会在一下状况下引用计数加1：

1.对象被建立：x=4

2.另外的别人被建立：y=x

3.被做为参数传递给函数：foo(x)

4.做为容器对象的一个元素：a=[1,x,'33']

引用计数减小状况

1.一个本地引用离开了它的做用域。好比上面的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余对象：x=789

4.对象从一个窗口对象中移除：myList.remove(x)

5.窗口对象自己被销毁：del myList，或者窗口对象自己离开了做用域。

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垃圾回收

一、当内存中有再也不使用的部分时，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，而后清除其在内存的空间。固然除了引用计数为0的会被清除，还有一种状况也会被垃圾收集器清掉：当两个对象相互引用时，他们自己其余的引用已经为0了。

二、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, 致使其引用计数永远不为0)。

 

在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，因为这些内存的申请并非为了建立对象，因此并无对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操做，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。

内存池机制

 

Python提供了对内存的垃圾收集机制，可是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操做系统。

Python中全部小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的 malloc。另外Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说若是你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。