1、列表（list）2、集合（set）3、元组（tuple）4、字典（dict）一、列表list：list：
列表，python官方提供的内置的线性表
底层实现：基于双向链表结构实现 是一种有序的集合，可以随时增加或者删除其中的元素，标识是中括号[]
定义列表：
age = [] # 中括号在python代表的就是列表
age = [18, 16,
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2023-10-17 17:40:18
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Python内存管理有三个机制： 对象的引用计数机制 垃圾回收机制 内存池机制对象的引用机制 1、计数增加或者减少： 为对象分配新名称时，将对象放入一个新的容器时，计数增加 使用del语句对对象别名进行销毁时，引用超出作用域或被重新赋值时，计数减少 2、对引用进行计数，计数归零时，会启用垃圾回收 垃圾回收机制 3、两个对象互相引用时，用del可以减少ab的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称 内
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2023-10-19 23:34:39
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我假设您正在使用CPython和64位(我在CPython 2.7 64位上获得了相同的结果).在其他Python实现中可能存在差异,或者如果您有32位Python.无论实现如何,列表都是可变大小的,而元组是固定大小的.因此元组可以直接在结构中存储元素,另一方面,列表需要一个间接层(它存储指向元素的指针).这个间接层是一个指针,在64位系统上是64位,因此是8字节.但列表还有另一件事：它们过度分配
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2023-11-16 19:28:29
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a=10python中创建的对象的时候，首先会去申请内存地址，然后对对象进行初始化，所有对象都会维护在一个叫做refchain的双向循环链表中，每个数据都保存如下信息链表中数据前后数据的指针数据的类型数据值数据的引用计数数据的长度（dict，list...）一、引用计数机制a=1， b=a，那这个时候引用计数就是2。但是如果li=[1] ，li2 = li，sys.getrefcount(li)，
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2023-08-15 14:33:03
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Python打卡（六）Python中的列表讲解一、序列序列是一种数据存储方式，用来存储一系列的数据。在内存中，序列就是一块用来存放多个值的连续的内存空间。序列在内存中的表示方法如下所示：在Python中常见的序列有：字符串、列表、元组、字典、集合。二、列表列表：用于存储任意数目、任意类型的数据集合。 列表是内置可变序列，是包含多个元素的有序连续的内存空间。列表定义的标准语法格式：a = [10,2
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2023-09-27 09:02:05
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1、垃圾回收
2、缓存机制
1、垃圾回收
垃圾回收机制：
引用计数
标记清除
分带回收
描述垃圾回收之前先引入一个概念：refchain双向环状链表。这个链表的作用很强大，python内部会维护一个这样的链表，当python程序中一旦创建对象，都会把创建的对象添加到refchain中，这个链表保存了所有创建的对象，并且每个对象都包含了上下对象的指针、引用计数和对象的类型。
引用计数：
在refc
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2024-04-14 00:03:31
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1、python列表在CPython中，列表被实现为长度可变的数组。列表对象在 C 程序中的数据结构：有一个指针数组用来保存列表元素的指针，和一个可以在列表中放多少元素的标记。内存的槽的个数并不是当前列表就有这么多的元素，列表元素的个数和 len(列表)是一样，就是真正的元素的个数。但分配的槽的大小，会比元素个数大一点，目的就是为了防止在每次添加元素的时候都去调用分配内存的函数。2、C中数组存储方
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2023-08-28 17:32:07
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list 列表列表定义列表是有序的可变元素的集合，使用中括号[]包围，元素之间用逗号分隔列表是动态的，可以随时扩展和收缩；动态分配内存列表是异构的，可以同时存放不同类型的对象列表中允许出现重复元素列表使用：创建创建列表通过构造函数创建中括号创建并填充列表推导式# 1、通过构造函数创建
li1 = list() # 空列表
li1 = list('school') # 字符串
li1 = lis
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2023-10-02 15:10:33
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一、概念 1、列表 及列表元素； 1）列表：一系列元素的组合； 【虽然有点废话，但是确实是我对列表的理解；接下来就说点列表特有的性质】 a) 列
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2023-11-26 13:56:20
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文章目录1、Python内存管理架构2、小块空间的内存池2.1 Block2.2 pool2.3 arena2.4 内存池 1、Python内存管理架构 在Python中，内的管理被抽象成一种层次化的结构，在解析Python的内存管理机制前，有必要对Python的内存管理架构模型做一些了解。 在最底层也就是第0层，是操作系统所提供的一些内存管理的接口，例如C中的malloc, reallo
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2023-12-26 15:27:42
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一、序列是一种数据存储方式，用来存储一系列的数据.在内存中,序列就是一块用来存放多个值得连续内存空间。比如一个整数序列【10,20,30】，图示如下： Python3中一切皆对象 a = [10,20,30]序列存储的是整数对象的地址，而不是对象的值，Python中的常用序列结构有：字符串、列表、字典、元组、集合列表：当列表增加和删除元素时,列表会自动进行内存管理，减少了程序
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2023-06-25 23:06:49
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创建列表方式# 创建空列表
# option A
empty_list = list()
# option B
empty_list = []区别主要在于 list() 是一个 function call，Python 的 function call 会创建 stack，并且进行一系列参数检查的操作，开销较大，反观 [] 是一个内置的 C 函数，可以直接被调用，因此效率高。列表和元组存储方式的差
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2023-11-11 11:34:20
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1、创建时：if (numfree) {
numfree--;
op = free_list[numfree];
_Py_NewReference((PyObject *)op);
} else {
op = PyObject_GC_New(PyListObject, &PyList_Type);
if (op == NULL)
re
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2023-05-29 16:21:03
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# Python列表占用内存
在Python中，列表是一种常用的数据结构，用于存储多个元素。然而，列表所占用的内存空间却经常被忽视。本文将介绍Python列表占用内存的原因和如何优化内存使用。
## 列表的内存结构
在Python中，列表是一个有序的可变集合，可以包含任意类型的元素。当我们创建一个列表时，Python会为其分配一块内存，用于存储列表的元素。每个元素都会在内存中占用一定的空间，
原创
2023-08-21 10:27:48
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# Python 列表在内存中的工作原理
Python 是一种高级编程语言，广泛应用于数据科学、Web 开发和自动化等领域。在 Python 中，列表（list）是一种非常重要和常用的数据结构。它允许你存储和操作一组有序的数据。在这篇文章中，我们将探讨 Python 列表是如何在内存中工作的。
## 列表的基础
Python 列表是一种动态数组，可以容纳任意类型的数据。与其他编程语言（如 C
关于Python中的“列表-字典”内存管理问题，我开始了自己的探索之旅。不同于传统的数据结构，Python的列表和字典为数据处理提供了灵活性和高效性。随着最近对Python内存管理的深入理解，我意识到理清这些数据结构之间的内存关系对于优化性能至关重要。
> **引用块**
> “Python的内存模型使得内存管理更加高效，但同时也带来了不少隐患。理解这些隐患是开发高效Python应用的第一步。”
Python的内存管理机制：1）引用计数2）垃圾回收3）内存池1、引用计数当一个Python对象被引用时，其引用计数增加1，当其不再被变量引用时，其引用计数减1，当对象的引用计数为0时，对象被删除。引用计数是一种非常高效的内存管理机制2、垃圾回收垃圾回收机制：引用计数标记清除分带回收描述垃圾回收之前先引入一个概念：refchain双向环状链表。这个链表的作用很强大，python内部会维护一个这样的
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2024-06-17 08:33:26
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# Python 列表的内存
在 Python 中，列表是最常用的数据结构之一。它允许我们存储和操作多个元素，具有动态性和灵活性。然而，很多人对 Python 列表的内存管理和底层实现并不清楚。本文将为大家介绍 Python 列表的内存管理机制，并通过代码示例加深理解。
## 1. Python 列表的基础
Python 列表是一种有序的元素集合，可以包含多种数据类型，包括整数、浮点数、字符
Python 列表会随着使用而持续占用内存，当数据不再需要时，及时释放内存可以提高程序的性能。下面是如何解决“Python 列表释放内存”的指南。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows 10及以上，macOS，Linux
- **Python版本**: 3.6 及以上
- **内存**: 4GB RAM以上
- **硬盘空间**: 至少 1GB 可用空间
# 使用Python查看列表结构的指南
在 Python 中，列表是一种非常有用的数据类型，允许我们存储一系列有序的元素。有时候，我们需要检查一个列表的结构，了解它包含了什么类型的数据、数量等信息。本文将逐步引导你实现这一目标。
## 流程概述
为了简单明了地展示整个过程，以下是查看 Python 列表结构的步骤表：
| 步骤 | 描述 | 对应代
原创
2024-08-21 08:31:17
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