python內(nèi)存動(dòng)態(tài)分配過程詳解
一、前言
大多數(shù)編譯型語言,變量在使用前必須先聲明,其中C語言更加苛刻:變量聲明必須位于代碼塊最開始,且在任何其他語句之前。其他語言,想C++和java,允許“隨時(shí)隨地”聲明變量,比如,變量聲明可以在代碼塊的中間,不過仍然必須在變量被使用前聲明變量的名字和類型。
在Python中,無序此類顯式變量聲明語句,變量在第一次被賦值時(shí)自動(dòng)聲明。和其他大多數(shù)語言一樣,變量只有被創(chuàng)建和賦值后才能被使用。
# 變量未聲明 >>> x Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'x' is not defined #變量一旦被賦值,就可以通過變量名來訪問它 >>> x=1 >>> y="It's wonderful." >>> x 1 >>> y "It's wonderful."
二、動(dòng)態(tài)類型
Python中不但變量名無需事先聲明,而且也無需類型聲明。在Python語言中,對象的類型和內(nèi)存占用都是運(yùn)行時(shí)確定的。盡管代碼被編譯成字節(jié)碼,Python仍然是一種解釋型語言。在賦值時(shí)解釋器會(huì)根據(jù)語法和右側(cè)的操作數(shù)來決定新對象的類型。在對象創(chuàng)建后,一個(gè)該對象的應(yīng)用會(huì)被賦值給左側(cè)的變量。
三、內(nèi)存分配
作為一個(gè)負(fù)責(zé)任的程序員,我們知道在為變量分配內(nèi)存時(shí),是在借用系統(tǒng)資源,在用完之后,應(yīng)該釋放借用的系統(tǒng)資源。Python解釋器承擔(dān)了內(nèi)存管理的復(fù)雜任務(wù),這大大簡化了應(yīng)用程序的編寫。
3.1 引用計(jì)數(shù)
要保持追蹤內(nèi)存中的對象,Python使用了引用計(jì)數(shù)這一簡單技術(shù)。也就是說Python內(nèi)部記錄著所有使用中的對象 各有多少引用。一個(gè)內(nèi)部跟蹤變量,稱為引用計(jì)數(shù)器。每個(gè)對象各有多少個(gè)引用,簡稱引用計(jì)數(shù)。當(dāng)對象被創(chuàng)建時(shí),就創(chuàng)建了一個(gè)引用計(jì)數(shù),當(dāng)這個(gè)對象不再需要時(shí),也就是說,這個(gè)對象的引用計(jì)數(shù)變?yōu)?時(shí),它被垃圾回收。(并不是100%這樣)
3.2 增加引用計(jì)數(shù)
當(dāng)對象被創(chuàng)建并賦值給變量時(shí),該對象的引用計(jì)數(shù)就被設(shè)置為1。
當(dāng)同一個(gè)變量又被賦值給其他變量時(shí),或作為參數(shù)傳遞給函數(shù)、方法或類實(shí)例,或者被賦值為一個(gè)窗口對象的成員時(shí),該對象的一個(gè)新的引用,或者稱為別名,就被創(chuàng)建(則該對象的引用計(jì)數(shù)就自動(dòng)加1)。
如下代碼:
>>> x = 3 >>> y = x

語句x=3我們將3賦值給x。x是第一個(gè)引用,因此,該對象的引用計(jì)數(shù)被設(shè)置為1。語句y=x創(chuàng)建了一個(gè)指向同一對象的別名y。事實(shí)上并沒有為y創(chuàng)建一個(gè)新的對象,而是該對象的引用計(jì)數(shù)增加了一次(變成了2)。這是對象引用計(jì)數(shù)增加的方式之一。還有一些其他的方式也能增加對象的引用計(jì)數(shù),比如該對象作為參數(shù)被函數(shù)調(diào)用或這個(gè)對象被加入到某個(gè)列表等對象當(dāng)中。
總之,對象的引用計(jì)數(shù)增加是:
- 對象被創(chuàng)建 x = 3
- 另外的別名被創(chuàng)建 y = x
- 作為參數(shù)傳遞給函數(shù) foo(x)
- 成為容器對象的一部分 mylist = [1,2,x,'xyz']
3.3 減少引用計(jì)數(shù)
當(dāng)對象的引用被銷毀時(shí),引用計(jì)數(shù)會(huì)減小。最明顯的例子就是當(dāng)引用離開其作用范圍時(shí),這種情況最經(jīng)常出現(xiàn)在函數(shù)運(yùn)行結(jié)束時(shí),所有的局部變量都被自動(dòng)銷毀,對象的引用計(jì)數(shù)也就隨之減少。
當(dāng)變量被賦值給另外一個(gè)對象時(shí),原對象的引用計(jì)數(shù)也會(huì)自動(dòng)減1:
>>> foo = 'xyz' >>> bar = foo >>> foo = 123
當(dāng)字符串對象“xyz”被創(chuàng)建并賦值給foo時(shí),它的引用計(jì)數(shù)是1。當(dāng)增加一個(gè)別名bar時(shí),引用計(jì)數(shù)變成了2。不過當(dāng)foo被重新賦值給整型對象123時(shí),xyz對象的引用計(jì)數(shù)自動(dòng)減1,又重新變成了1。
其他造成對象引用計(jì)數(shù)減少的方式包括使用del語句刪除一個(gè)變量,或者當(dāng)一個(gè)對象被移出一個(gè)窗口對象時(shí)。
對象引用計(jì)數(shù)減少的情況:
- 一個(gè)本地引用離開了其作用的范圍。比如foo() 函數(shù)結(jié)束時(shí)。
- 對象別名被顯式銷毀 del y
- 對象的一個(gè)別名被賦值給其他對象 x = 123
- 對象被從一個(gè)窗口對象中移除 mylist.remove(x)
- 窗口對象本身被銷毀 del mylist
四、垃圾收集
不再使用的內(nèi)存會(huì)被一種稱為垃圾收集的機(jī)制釋放。像上面說的,雖然解釋器跟蹤對象的引用計(jì)數(shù),但垃圾收集器負(fù)責(zé)釋放內(nèi)存。垃圾收集器是一塊獨(dú)立代碼,它用來尋找計(jì)數(shù)為0的對象。它也負(fù)責(zé)檢查那些雖然引用計(jì)數(shù)大于0但也應(yīng)該被銷毀的對象。特定情形會(huì)導(dǎo)致循環(huán)引用。
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
- C語言內(nèi)存的動(dòng)態(tài)分配比較malloc和realloc的區(qū)別
- 詳解Pytorch顯存動(dòng)態(tài)分配規(guī)律探索
- 實(shí)例代碼分析c++動(dòng)態(tài)分配
- tensorflow指定GPU與動(dòng)態(tài)分配GPU memory設(shè)置
- 關(guān)于C++動(dòng)態(tài)分配內(nèi)存的介紹
- C#訪問C++動(dòng)態(tài)分配的數(shù)組指針(實(shí)例講解)
- C語言數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之動(dòng)態(tài)分配實(shí)現(xiàn)串
- C語言 動(dòng)態(tài)分配數(shù)組案例詳解
相關(guān)文章
Python實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)體代碼實(shí)例
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)體代碼實(shí)例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-02-02
Python利用代理ip實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化爬蟲任務(wù)管理
本文主要介紹了Python利用代理ip實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化爬蟲任務(wù)管理,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2023-06-06
python使用tkinter實(shí)現(xiàn)透明窗體
一直在思索實(shí)現(xiàn)一個(gè)透明的窗體,然后可以基于這個(gè)窗體可以開發(fā)出各種好玩的應(yīng)用(如桌面運(yùn)動(dòng)的小人、運(yùn)動(dòng)的小球、截圖、錄制GIF等等),今天無意間居然讓我把其中一個(gè)最核心的技術(shù)難關(guān)突破了,我非常高興,也借這個(gè)機(jī)會(huì)跟大家分享一下。2021-05-05
Python預(yù)測2020高考分?jǐn)?shù)和錄取情況
這篇文章主要介紹了Python預(yù)測2020高考分?jǐn)?shù)和錄取情況可能是這樣,本文通過示例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-07-07
pip已經(jīng)安裝好第三方庫但pycharm中import時(shí)還是標(biāo)紅的解決方案
這篇文章主要介紹了python中pip已經(jīng)安裝好第三方庫但pycharm中import時(shí)還是標(biāo)紅的問題,本文給大家分享解決方法,對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-10-10
tensorflow官方github預(yù)訓(xùn)練模型下載方式
這篇文章主要介紹了tensorflow官方github預(yù)訓(xùn)練模型下載方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2024-02-02
Python辦公自動(dòng)化之操控遠(yuǎn)程桌面和文件版本控制
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python辦公自動(dòng)化中操控遠(yuǎn)程桌面和文件版本控制的相關(guān)知識(shí),文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以了解下2024-01-01

