Python內存管理的示例分析

這篇文章給大家分享的是有關Python內存管理的示例分析的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

具體如下：

a = 1

a是引用，1是對象。Python緩存整數和短字符串，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傳給getfrecount時，創建了臨時引用，+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，形成引用環給垃圾回收機制帶來麻煩。

垃圾回收

回收引用計數為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代經過一定次數垃圾回收，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

原本兩表對象相互引用后刪除引用，但對象引用計數部位0不會被回收。

則python復制每個對象引用計數，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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