Python 快速教程(深入篇06): Python的内存管理
admin
2023-07-31 00:29:50
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语言的内存管理是语言设计的一个重要方面。它是决定语言性能的重要因素。无论是C语言的手工管理,还是Java的垃圾回收,都成为语言最重要的特征。这里以Python语言为例子,说明一门动态类型的、面向对象的语言的内存管理方式。

 

对象的内存使用

赋值语句是语言最常见的功能了。但即使是最简单的赋值语句,也可以很有内涵。Python的赋值语句就很值得研究。

1 a = 1

整数1为一个对象。而a是一个引用。利用赋值语句,引用a指向对象1。Python是动态类型的语言(参考动态类型),对象与引用分离。Python像使用“筷子”那样,通过引用来接触和翻动真正的食物——对象。

 引用和对象

 

为了探索对象在内存的存储,我们可以求助于Python的内置函数id()。它用于返回对象的身份(identity)。其实,这里所谓的身份,就是该对象的内存地址。

1234 a = 1 print(id(a))print(hex(id(a)))

在我的计算机上,它们返回的是:

11246696
‘0xab9c68’

分别为内存地址的十进制和十六进制表示。

 

在Python中,整数和短小的字符,Python都会缓存这些对象,以便重复使用。当我们创建多个等于1的引用时,实际上是让所有这些引用指向同一个对象。

12345 a = 1b = 1 print(id(a))print(id(b))

上面程序返回

11246696

11246696

可见a和b实际上是指向同一个对象的两个引用。

 

为了检验两个引用指向同一个对象,我们可以用is关键字。is用于判断两个引用所指的对象是否相同。

12345678910111213141516171819 # Truea = 1b = 1print(a is b) # Truea = \”good\”b = \”good\”print(a is b) # Falsea = \”very good morning\”b = \”very good morning\”print(a is b) # Falsea = []b = []print(a is b)

上面的注释为相应的运行结果。可以看到,由于Python缓存了整数和短字符串,因此每个对象只存有一份。比如,所有整数1的引用都指向同一对象。即使使用赋值语句,也只是创造了新的引用,而不是对象本身。长的字符串和其它对象可以有多个相同的对象,可以使用赋值语句创建出新的对象。

 

在Python中,每个对象都有存有指向该对象的引用总数,即引用计数(reference count)。

我们可以使用sys包中的getrefcount(),来查看某个对象的引用计数。需要注意的是,当使用某个引用作为参数,传递给getrefcount()时,参数实际上创建了一个临时的引用。因此,getrefcount()所得到的结果,会比期望的多1。

1234567 from sys import getrefcount a = [1, 2, 3]print(getrefcount(a)) b = aprint(getrefcount(b))

由于上述原因,两个getrefcount将返回2和3,而不是期望的1和2。

 

对象引用对象

Python的一个容器对象(container),比如表、词典等,可以包含多个对象。实际上,容器对象中包含的并不是元素对象本身,是指向各个元素对象的引用。

我们也可以自定义一个对象,并引用其它对象:

12345678 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))

可以看到,a引用了对象b。

 

对象引用对象,是Python最基本的构成方式。即使是a = 1这一赋值方式,实际上是让词典的一个键值”a”的元素引用整数对象1。该词典对象用于记录所有的全局引用。该词典引用了整数对象1。我们可以通过内置函数globals()来查看该词典。

 

当一个对象A被另一个对象B引用时,A的引用计数将增加1。

 

对象的内存使用

赋值语句是语言最常见的功能了。但即使是最简单的赋值语句,也可以很有内涵。Python的赋值语句就很值得研究。

1 a = 1

整数1为一个对象。而a是一个引用。利用赋值语句,引用a指向对象1。Python是动态类型的语言(参考动态类型),对象与引用分离。Python像使用“筷子”那样,通过引用来接触和翻动真正的食物——对象。

 引用和对象

 

为了探索对象在内存的存储,我们可以求助于Python的内置函数id()。它用于返回对象的身份(identity)。其实,这里所谓的身份,就是该对象的内存地址。

1234 a = 1 print(id(a))print(hex(id(a)))

在我的计算机上,它们返回的是:

11246696
‘0xab9c68’

分别为内存地址的十进制和十六进制表示。

 

在Python中,整数和短小的字符,Python都会缓存这些对象,以便重复使用。当我们创建多个等于1的引用时,实际上是让所有这些引用指向同一个对象。

12345 a = 1b = 1 print(id(a))print(id(b))

上面程序返回

11246696

11246696

可见a和b实际上是指向同一个对象的两个引用。

 

为了检验两个引用指向同一个对象,我们可以用is关键字。is用于判断两个引用所指的对象是否相同。

12345678910111213141516171819 # Truea = 1b = 1print(a is b) # Truea = \”good\”b = \”good\”print(a is b) # Falsea = \”very good morning\”b = \”very good morning\”print(a is b) # Falsea = []b = []print(a is b)

上面的注释为相应的运行结果。可以看到,由于Python缓存了整数和短字符串,因此每个对象只存有一份。比如,所有整数1的引用都指向同一对象。即使使用赋值语句,也只是创造了新的引用,而不是对象本身。长的字符串和其它对象可以有多个相同的对象,可以使用赋值语句创建出新的对象。

 

在Python中,每个对象都有存有指向该对象的引用总数,即引用计数(reference count)。

我们可以使用sys包中的getrefcount(),来查看某个对象的引用计数。需要注意的是,当使用某个引用作为参数,传递给getrefcount()时,参数实际上创建了一个临时的引用。因此,getrefcount()所得到的结果,会比期望的多1。

1234567 from sys import getrefcount a = [1, 2, 3]print(getrefcount(a)) b = aprint(getrefcount(b))

由于上述原因,两个getrefcount将返回2和3,而不是期望的1和2。

 

对象引用对象

Python的一个容器对象(container),比如表、词典等,可以包含多个对象。实际上,容器对象中包含的并不是元素对象本身,是指向各个元素对象的引用。

我们也可以自定义一个对象,并引用其它对象:

12345678 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))

可以看到,a引用了对象b。

 

对象引用对象,是Python最基本的构成方式。即使是a = 1这一赋值方式,实际上是让词典的一个键值”a”的元素引用整数对象1。该词典对象用于记录所有的全局引用。该词典引用了整数对象1。我们可以通过内置函数globals()来查看该词典。

 

当一个对象A被另一个对象B引用时,A的引用计数将增加1。

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