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Python深入06 Python的内存管理(一)
2017-09-30 13:07:08 】 浏览:10119
Tags:Python 深入 内存 管理

 作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!

 

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。

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。

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。

a = 1
b = 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。

复制代码
# True
a = 1
b = 1
print(a is b)

# True
a = "good"
b = "good"
print(a is b)

# False
a = "very good morning"
b = "very good morning"
print(a is b)

# False
a = []
b = []
print(a is b)
复制代码

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。

复制代码
from sys import getrefcount

a = [1, 2, 3]
print(getrefcount(a))

b = a
print(getrefcount(b))
复制代码

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:

复制代码
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))
复制代码

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。

复制代码
from sys import getrefcount

a = [1, 2, 3]
print(getrefcount(a))

b = [a, a]
print(getrefcount(a))
复制代码

由于对象b引用了两次a,a的引用计数增加了2。

 

容器对象的引用可能构成很复杂的拓扑结构。我们可以用objgraph包来绘制其引用关系,比如

复制代码
x = [1, 2, 3]
y = [x, dict(key1=x)]
z = [y, (x, y)]

import objgraph
objgraph.show_refs([z], filename='ref_topo.png')
复制代码

 

 

objgraph是Python的一个第三方包。安装之前需要安装xdot。

sudo apt-get install xdot
sudo pip install objgraph

objgraph官网

 

两个对象可能相互引用,从而构成所谓的引用环(reference cycle)。

a = []
b = [a]
a.append(b)

即使是一个对象,只需要自己引用自己,也能构成引用环。

a = []
a.append(a)
print(getrefcount(a))

引用环会给垃圾回收机制带来很大的麻烦,我将在后面详细叙述这一点。

 

引用减少

某个对象的引用计数可能减少。比如,可以使用del关键字删除某个引用:

复制代码
from sys import getrefcount

a = [1, 2, 3]
b = a
print(getrefcount(b))

del a
print(getrefcount(b))
复制代码

 

del也可以用于删除容器元素中的元素,比如:

a = [1,2,3]
del a[0]
print(a)

 

 

如果某个引用指向对象A,当这个引用被重新定向到某个其他对象B时,对象A的引用计数减少:

复制代码
from sys import getrefcount

a = [1, 2, 3] b = a print(getrefcount(b)) a = 1 print(getrefcount(b))
复制代码

 

 

垃圾回收

吃太多,总会变胖,Python也是这样。当Python中的对象越来越多,它们将占据越来越大的内存。不过你不用太担心Python的体形,它会乖巧的在适当的时候“减肥”,启动垃圾回收(garbage collection),将没用的对象清除。在许多语言中都有垃圾回收机制,比如Java和Ruby。尽管最终目的都是塑造苗条的提醒,但不同语言的减肥方案有很大的差异 (这一点可以对比本文和Java
Python深入06 Python的内存管理(一) https://www.cppentry.com/bencandy.php?fid=77&id=121196

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