python获取函数内存 python基于值的内存管理

python如何控制内存

python控制内存的方法:

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一、对象的引用计数机制

二、垃圾回收机制

三、内存池机制

一、对象的引用计数机制

Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况:

1、一个对象分配一个新名称

2、将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)

引用计数减少的情况:

1、使用del语句对对象别名显示的销毁

2、引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数

多数情况下,引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。

二、垃圾回收

1、当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉。

2、当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、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。

1、Pymalloc机制。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。

2、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。

3、对于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。

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python如何进行内存管理

Python的内存管理主要有三种机制:引用计数机制,垃圾回收机制和内存池机制。

引用计数机制

简介

python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,Python内部记录了对象有多少个引用,即引用计数,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。

特性

1.当给一个对象分配一个新名称或者将一个对象放入一个容器(列表、元组或字典)时,该对象的引用计数都会增加。

2.当使用del对对象显示销毁或者引用超出作用于或者被重新赋值时,该对象的引用计数就会减少。

3.可以使用sys.getrefcount()函数来获取对象的当前引用计数。多数情况下,引用计数要比我们猜测的大的多。对于不可变数据(数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。

垃圾回收机制

特性

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。当然除了引用计数为0的会被清除,还有一种情况也会被垃圾收集器清掉:当两个对象相互引用时,他们本身其他的引用已经为0了。

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)。

内存池机制

简介

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,所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc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。

内存池概念

内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的,大小相等的内存块留作备用,当有新的内存需求时,就先从内存池中分配内存给这个需求,不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片,提升效率。内存池的实现方式有很多,性能和适用范围也不一样。

特性

1.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。

2.Pymalloc机制。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。

3.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。

4.对于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。

Python 怎样获取当前计算机的 cpu,内存等信息

用psutil包

cpu:

import psutil

psutil.cpu_times()

scputimes(user=3961.46, nice=169.729, system=2150.659, idle=16900.540, iowait=629.59, irq=0.0, softirq=19.42, steal=0.0, guest=0, nice=0.0)

for x in range(3):

...     psutil.cpu_percent(interval=1)

...

4.0

5.9

3.8

for x in range(3):

...     psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)

...

[4.0, 6.9, 3.7, 9.2]

[7.0, 8.5, 2.4, 2.1]

[1.2, 9.0, 9.9, 7.2]

for x in range(3):

...     psutil.cpu_times_percent(interval=1, percpu=False)

...

scputimes(user=1.5, nice=0.0, system=0.5, idle=96.5, iowait=1.5, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)

scputimes(user=1.0, nice=0.0, system=0.0, idle=99.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)

scputimes(user=2.0, nice=0.0, system=0.0, idle=98.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)

psutil.cpu_count()

4

psutil.cpu_count(logical=False)

2

内存:

psutil.virtual_memory()

svmem(total=8374149120L, available=2081050624L, percent=75.1, used=8074080256L, free=300068864L, active=3294920704, inactive=1361616896, buffers=529895424L, cached=1251086336)

psutil.swap_memory()

sswap(total=2097147904L, used=296128512L, free=1801019392L, percent=14.1, sin=304193536, sout=677842944)

python查看对象内存地址的函数

在python中可以用id()函数获取对象的内存地址。

#例如:

object = 1 + 2

print(id(object)) #4304947776


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