一文弄懂Python中的内存管理

文摘   2023-04-15 17:05   江苏  






01


 引言





Python是一种解释性语言,这意味着它在运行之前不需要编译。当Python程序运行时,它会动态地为所有变量和对象分配相应的内存。这意味着Python的内存管理是自动处理的,使得开发人员能够专注于编写代码,而不用担心相关内存分配和释放。

本文就Python的内存管理进行详述,闲话少说,我们直接开始吧!





02


 原理


Python的内存管理的实质是基于引用计数进行的。

在代码运行时,内存中的每个对象都有一个引用计数,用来跟踪它在代码中被引用的次数。当我们创建对象时,其引用计数将设置为1。当不再需要该对象时,其引用计数会递减。当引用计数达到零时,对象将会从内存中删除。

然而,如果在不再需要对象时我们没有正确的删除对象,则此时可能会导致内存泄漏。Python通过一个称为垃圾回收机制来解决这个问题,定期搜索和删除不再被引用的对象。





03


 举个栗子


让我们看一个例子,以更好地理解Python的内存管理。假设我们为变量numbers赋值一个列表:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

在上述代码中,Python为列表对象及其包含的每个整数分配内存。列表对象的引用计数为1,每个整数的引用计数均为1。如果我们创建一个新变量,并赋值为同一列表对象:

new_numbers = numbers

此时Python并没有创建新的列表对象,相反,它将现有列表对象的引用计数增加到2。如果我们删除原始变量:

del numbers

此时列表对象的引用计数将减少到一。列表对象仍然存在于内存中,因为它仍然被new_numbers变量引用。如果此时我们为new_numbers变量分配一个新的列表:

new_numbers = [6, 7, 8, 9, 10]

Python为新的列表创建一个新的列表对象,并将旧列表对象的引用计数递减到零。然后,触发垃圾回收机制,将旧列表对象从内存中删除。





04


 总结


总之,Python的内存管理系统由于其高效简洁的特性,可以使开发人员能够专注于编写代码,而不用担心内存分配和释放。引用计数系统与垃圾回收机制相结合,可确保内存得到有效使用,并避免内存泄漏。



嗯嗯,您学废了嘛?







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