4.1 列表 (list)4.1.1 认识列表为什么需要列表为了更方便对多个数据进行整体操作列表相当于其他语言中的数组存储原理：列表存储的是对象的“引用“，而非对象本身内存示意图4.1.2 列表的特点有序索引映射唯一数据可以储存重复、任意类型数据根据动态分配和回收内存4.1.3 创建列表使用方括号[]创建：例如：lst1 = [1,2,3,5]使用函数list()创建：例如：lst1 = list
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2023-06-30 13:35:31
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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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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 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
十一、容器——列表1. 概念- 列表List（列表） 是 Python 中使用 最频繁 的数据类型，在其他语言中通常叫做 数组列表：用于存储任意数目、任意类型的数据集合。由于 Python3 中一切皆对象，在内存中实际是按照如下方式存储的： a = [10,20,30,40][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8HK6RUVr-1610113536687)
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2023-10-01 21:17:21
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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 列表的数据结构是怎么样的？列表实际上采用的就是数据结构中的顺序表，而且是一种采用分离式技术实现的动态顺序表但这是不是Python的列表？我的结论是顺序表是列表的一种实现方式。书上说的是：列表实现可以是数组和链表。顺序表是怎么回事？顺序表一般是数组。列表是一个线性的集合，它允许用户在任何位置插入、删除、访问和替换元素。列表实现是基于数组或基于链表结构的。当使用列表迭代器的时候，双链表结
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2023-09-07 21:45:27
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# Python列表在内存中的存储方式
在Python中，列表是一种常用的数据结构，用于存储多个元素。列表可以包含不同类型的数据，如整数、字符串、布尔值等。但是，了解列表在内存中的存储方式对于理解列表的使用和优化代码至关重要。
## 列表的基本概念
在介绍列表的存储方式之前，让我们先了解一下列表的基本概念和操作。
列表是有序的可变对象，可以通过索引访问和修改其中的元素。列表可以使用方括号
原创
2023-12-27 09:59:07
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# Python查看内存中变量列表
作为一名经验丰富的开发者，我们常常需要查看内存中的变量列表来调试我们的代码。在Python中，我们可以通过一些方法来实现这个功能。本文将为你详细介绍如何在Python中查看内存中的变量列表，以及每个步骤需要做什么。
## 整体流程
以下是查看内存中变量列表的整体流程，我们可以通过表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2024-01-24 11:37:52
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list 列表列表的定义与使用1、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2、列表是动态的，可以随时扩展和收缩3、列表是异构的，可以同时存放不同类型的对象4、列表中允许出现重复元素创建列表：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
a = list()
print(type(a))
# 2、中括号填充元素[]
b = [1, 2,
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2023-09-25 08:34:40
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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
127阅读
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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# 实现Python列表中的内存地址不连续
## 概述
在Python中，列表是一种非常常用的数据结构，通常情况下，列表中的元素在内存中是连续存储的。但有时候我们需要在列表中存储非连续的内存地址，这种情况下可以使用指针数组。指针数组是一个列表，其中的元素是指向其他对象的内存地址的指针。
### 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个空的列表 `add
原创
2024-04-23 03:32:47
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列表和元组是python中最常见的内置类型，今天我们一起来学习一下列表和元组。列表列表是一种有序且可操作的集合，允许成员重复。 在python中列表用中括号表示。lis = [1,2,3,4]
print(lis)
print(type(lis))下面我们来看一下列表都有哪些操作方法访问列表中的值使用索引下标来访问列表中的值lis = ['hello', 'python', 1,2,3]
prin
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2023-08-26 08:23:34
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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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在使用list.append(a), 添加动态改变的a（a = random.random()）时，发现循环中每一个新的循环改变的a会在list中把之前的值全部改变；查找后自了，Python是基于对象引用的，append添加的是一个“地址、引用”，当这个地址内的内容改变时，前面的同“地址”的内容都改变。查看“内存、应用”’使用 id(object).简单的就
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2023-08-22 22:33:07
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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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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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Numpy 是Python科学计算的一个核心模块。它提供了非常高效的数组对象，以及用于处理这些数组对象的工具。一个Numpy数组由许多值组成，所有值的类型是相同的。Python的核心库提供了 List 列表。列表是最常见的Python数据类型之一，它可以调整大小并且包含不同类型的元素，非常方便。那么List和Numpy Array到底有什么区别？为什么我们需要在大数据处理的时候使用Numpy Ar
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2023-12-11 12:01:27
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