首先谈谈为什么进行内存管理

  • 内存管理是指软件运行时对计算机内存资源的分配和使用的技术。其最主要的目的是如何高效，快速的分配，并且在适当的时候释放和回收内存资源。

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，就是记录对象有多少个引用.
    当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，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情况下引用计数加1：

  • 1.对象被创建：x=4
    2.对象被别人引用(创建别名)：y=x
    3.被作为参数传递给函数：foo(x)
    4.作为容器对象的一个元素：a=[1,x,‘33’]

引用计数减少情况

1.一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的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他对象：x=789

4.对象从一个窗口对象中移除：myList.remove(x)

5.窗口对象本身被销毁：del myList，或者窗口对象本身离开了作用域。

垃圾回收

1、当内存中有不再使用的部分时，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，然后清除其在内存的空间。

2、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, 导致其引用计数永远不为0,但他们本身其他的引用已经为0了)。
  • 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，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以此时没有对象一级的内存池机制的话
    , 就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc(动态内存分配
    )和free的操作，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，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
    Python中所有小于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。也就是说如果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