本文實例講述了Python內(nèi)存管理。分享給大家供大家參考，具體如下：

            
a = 1


          

a是引用，1是對象。Python緩存整數(shù)和短字符串，對象只有一份，但長字符串和其他對象（列表字典）則有很多對象（賦值語句創(chuàng)建新的對象）。

            
from sys import getrefcount
a=[1,2,3]
print(getfrecount(a))


          

返回4，當使用某個引用作為參數(shù)傳給getfrecount時，創(chuàng)建了臨時引用，+1.

對象引用對象

            
class from_obj(object):
  def __init__(self, to_obj):
    self.to_obj = to_obj
b = [1,2,3]
a = from_obj(b)
print(id(a.to_obj))
print(id(b))
c = [b,b]


          

a引用對象b，c引用b兩次。

通過objgraph包（之前安裝xdot）梳理引用拓撲結構。

            
x = [1, 2, 3]
y = [x, dict(key1=x)]
z = [y, (x, y)]
import objgraph
objgraph.show_refs([z], filename='ref_topo.png')


          

千萬不要兩個對象相互引用或自己引用自己，形成引用環(huán)給垃圾回收機制帶來麻煩。

垃圾回收

回收引用計數(shù)為0的對象。垃圾回收時python不能做其他任務，降低效率，所以不是總隨時都垃圾回收。python記錄分配對象（object allocation）和取消分配對象（object deallocation），差值高于某閾值啟動回收。

            
import gc
print(gc.get_threshold())

          

（700,10,10）700為啟動閾值，兩個10是分代回收相關閾值，通過 set_threshold() 重設。手動啟用垃圾回收 gc.collect() 。

分代回收

基本假設：存活越久越不可能變垃圾。

對象分0,1,2三代。新建對象0代，經(jīng)過一次垃圾回收依然存活歸為下一代。垃圾回收啟動時一定掃描所有0代，如果0代經(jīng)過一定次數(shù)垃圾回收，則掃0和1代，同理掃0,1和2代。（700,10,10）表明10次0代配合1次1代，10次1代配合1次2代。

孤立的引用環(huán)

原本兩表對象相互引用后刪除引用，但對象引用計數(shù)部位0不會被回收。

則python復制每個對象引用計數(shù)，對某個對象i，遍歷所有對象i引用的對象j，將gc_ref_j減1.

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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。