译文Python主要使用两个策略实现内存分配。引用计数垃圾回收引用计数统计在系统中，其他对象引用某个对象的次数。当一个引用移除了，这个对象的引用计数减1。引用计数变为0时对象就被回收。但是引用计数无法解决引用环的问题。引用环，是指某个对象，我们没有办法“够得着”（reach），但是它的引用计数仍然大于0。最简单的制造一个引用环的方法是创造一个自己引用自己的对象。def make_cycle():
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2024-03-30 21:48:07
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分配与回收，是 Java 虚拟机自动管理内存的两个部分。之前提的垃圾内存回收的三种算法与常见的垃圾收集器，这些都是内存的回收，那 JVM 是如何分配内存呢？Java 虚拟机规范并没有规定对象的创建和存储的细节，每款收集器都有各自的实现。我本地环境是：JDK 1.8、64 位、win7、HotSpot 默认 JVM 配置 Parallel Scavenge + Parallel Old 组合，会加参
原创
2021-01-15 10:50:12
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内核也有对应的枚举类型，include/uapi/linux/mempolicy.h。1. 缺省(default)：总是在本地节点分配（分配在当前进程运行的节点上）；4. 优先(preferred)：在指定节点上分配，失
原创
2024-06-06 11:06:05
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sys模块getsizeof()方法： 该方法用于获取一个对象的字节大小(bytes) getsizeof()方法只计算直接占用的内存，而不计算引用对象占用的内存下面给出一个例子import sys
a = [1, 1]
b = [a, a]
sys.getsizeof(a)
# 80
sys.getsizeof(b)
# 80
# a,b都只有两个元素，所以直接占用的内存大小相等探究一下Pyth
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2023-08-11 11:56:01
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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代码如下import sys
for i in "abcdefghijkdfasdf;;lblcv":
byte_list = bytes(i, encoding="utf-8")
print('*' * 11, byte_list)
for k in byte_list:
print(type(k))
print(sys.get
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2024-07-24 10:26:07
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python中对象内存分配的秘密:http://note.youdao.com/noteshare?id=4f2a12ca09e6ec21d3ea03d05e2744e9sys模块是Python比较基础且十分重要的模块
功能: 提供程解释器使用(或者由他维护)的变量,以及和解释器交互的函数
sys模块中的getsizeof()函数用户获取对象所占直接内存字节大小(byte),不计算对象内部引用对
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2024-03-04 02:21:16
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pycharm快捷键ctrl + c 复制， 默认复制整行
ctrl + v 粘贴
ctrl + x 剪切
ctrl + a 全选
ctrl + z 撤销
ctrl + f 查找
ctrl + shift + z 反撤销
ctrl + d 复制粘贴选中内容，没有选中默认整行
ctrl + y 删除整行
ctrl + backspace 删除一个单词
ctrl + w
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2024-06-27 06:53:58
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一、垃圾回收：Python不像C++，Java等语言一样，他们可以不用事先声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲，对象的类型和内存都是在运行时确定的。这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因(这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值)。二、引用计数：Python采用了类似Windows内核对象一样的方式来对内存
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2023-11-06 13:25:58
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一、内存分配区域如下：
1. 内存分配时涉及的区域：寄存器：在程序中无法控制；栈：存放基本类型的数据和对象的引用，但是对象本身不存放在栈中，而是存放在堆中；堆：存放用new产生的数据；静态域：存放在对象中用static定义的静态成员；常量池： 存放常量。
2. 内存分配中的栈和堆1. 栈在函数中定义的一些基本类型的变量数据，还有对象的引用变量都在函数的栈内存中分配。当在一段代码中
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2023-08-29 20:50:05
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本系列文章是一系列学习笔记，希望较为深入地分析Python3中的原理、性能，文章中绝大部分观点都是原作作者的观点(如下)，本人对书中示例加以实践和总结，并结合相应的Python的C语言源码(3.6.1)，分享出来。原著：《High Performance Python》by O'Relly Media，作者Micha Gorelick，Ian Ozsvald《Fluent Python》by O'
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2023-08-11 11:56:45
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创建对象（变量、函数、对象等）后，CPython(解释器)会在内存中为其分配地址。Python有一个id（）函数，它可以返回对象的“身份”，也就是内存地址。它实际上是一个唯一的整数。开始 作为一个实例，让我们创建四个变量并为其赋值：attr1 = 1
attr2 = "abc"
attr3 = (1,2)
attr4 = ['a',1]
#打印他们的id
print('attr1: ', id(a
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2023-10-07 17:00:20
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最近在读Python源码中有关内存管理的部分。Python在分配小块内存(小于256字节)时，采用了内存池，以降低对内核内存分配程序的调用频次。在内存池的设计上，采用了一个分层的设计，由上到下依次是arena、pool、block。这次我看到的这个比较费解的结构，就来自于分配内存时，对于pool的处理。谜团在最主要的分配内存的函数_PyObject_Alloc中，我看到了这么一段代码：pool =
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2024-03-07 14:58:03
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序 本文主要简述Java对象在内存中的分配过程 总体流程 分配流程 逃逸分析 逃逸分析的基本行为就是分析对象动态作用域：当一个对象在方法中被定义后，它可能被外部方法所引用。方法逃逸：例如作为调用参数传递到其他方法中。线程逃逸：有可能被外部线程访问到，譬如赋值给类变量或可以在其他线程中访问的实例变量。 栈上分配（Stack Allocation） Java堆中的对象对于各个线程都是共享和可见的
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2024-05-15 10:30:08
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装逼手册之 python中的内存分配的小秘密虽然我们现在得益于时代和技术的发展，不用再担心内存的问题；但是遥想当年，都是恨不得一个钢镚掰成俩份用，所以我就想深入了解一下，在python中内存分配的一些小秘密。首先我会频繁地用到sys模块里的getsizeof()方法，简单介绍下：该方法返回对象的字节大小（bytes）。它只计算直接占用的内存，而不是计算对象内所引用对象的内存。举个例子：import
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2023-10-10 22:28:48
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最近在读Python源码中有关内存管理的部分。Python在分配小块内存(小于256字节)时，采用了内存池，以降低对内核内存分配程序的调用频次。在内存池的设计上，采用了一个分层的设计，由上到下依次是arena、pool、block。这次我看到的这个比较费解的结构，就来自于分配内存时，对于pool的处理。谜团在最主要的分配内存的函数_PyObject_Alloc中，我看到了这么一段代码：pool =
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2023-11-16 19:31:41
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按书上的，算法有五种，最先适应、最佳适应、最坏适应、下次适应、快速适应（或者说是伙伴算法，其实linux的伙伴算法复杂很多）。只是作业的一次记录，写的比较臃肿代码： import math
import operator
import numpy
class FreeAreaTable:
# 空闲区表
def __init__(self, start, length):
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2023-11-09 20:21:30
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# Python内存分配
## 简介
在Python编程中，内存分配是一个非常重要的概念。Python中的内存分配是由解释器自动完成的，开发者不需要手动管理内存。本文将介绍Python中的内存分配机制，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## Python内存管理机制
Python使用了一种称为**垃圾回收机制**的内存管理技术。当一个对象不再被引用时，垃圾回收机制会自动释放该对象所
原创
2023-10-02 04:51:45
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python中对象内存分配的秘密:http://note.youdao.com/noteshare?id=4f2a12ca09e6ec21d3ea03d05e2744e9
原创
2019-09-07 11:10:09
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趣谈python的内存分配机制虽然我们现在得益于时代和技术的发展，不用再担心内存的问题；但是遥想当年，都是恨不得一个钢镚掰成俩份用，所以我就想深入了解一下，在python中内存分配的一些小秘密。首先我会频繁地用到sys模块里的getsizeof()方法，简单介绍下：该方法返回对象的字节大小（bytes）。它只计算直接占用的内存，而不是计算对象内所引用对象的内存。举个例子：import sys
a
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2023-09-26 17:16:27
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