今天给大家分享一篇Python的内存管理,有兴趣的可以进来看一下

开发 后端
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。

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。

[[237819]] 

 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

 
  1. a = 1  
  2. print(id(a)) 
  3. print(hex(id(a))) 

 

在我的计算机上,它们返回的是:

 

  1. 11246696 
  2. '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。

 
  1. a = 1 
  2. b = 1  
  3. print(id(a)) 
  4. print(id(b)) 

 

上面程序返回

 

  1. 11246696  
  2. 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。

 
  1. True
  2. a = 1 
  3. b = 1 
  4. print(a is b) 
  5. True 
  6. a = "good" 
  7. b = "good" 
  8. print(a is b) 
  9. False 
  10. a = "very good morning" 
  11. b = "very good morning" 
  12. print(a is b) 
  13. False 
  14. a = [] 
  15. b = [] 
  16. 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。

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

 
  1. class from_obj(object): 
  2. def __init__(self, to_obj): 
  3. self.to_obj = to_obj 
  4. b = [1,2,3] 
  5. a = from_obj(b) 
  6. print(id(a.to_obj)) 
  7. 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。

 
  1. from sys import getrefcount 
  2. a = [1, 2, 3] 
  3. print(getrefcount(a)) 
  4. b = [a, a] 
  5. print(getrefcount(a)) 
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

 
  1. x = [1, 2, 3] 
  2. y = [x, dict(key1=x)] 
  3. z = [y, (x, y)] 
  4. import objgraph 
  5. objgraph.show_refs([z], filename='ref_topo.png'

今天给大家分享一篇Python的内存管理,有兴趣的可以进来看一下 

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)。

 
  1. a = [] 
  2. b = [a] 
  3. 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。

 
  1. a = [] 
  2. a.append(a) 
  3. 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:

 
  1. from sys import getrefcount 
  2. a = [1, 2, 3] 
  3. b = a 
  4. print(getrefcount(b)) 
  5. del a print(getrefcount(b))  

del也可以用于删除容器元素中的元素,比如:

 
  1. a = [1,2,3] 
  2. del a[0] 
  3. 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:

 
  1. from sys import getrefcount 
  2. a = [1, 2, 3] 
  3. b = a 
  4. print(getrefcount(b)) 
  5. a = 1 
  6. print(getrefcount(b))  

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内存管理与垃圾回收

)。 

[[237820]]

从基本原理上,当Python的某个对象的引用计数降为0时,说明没有任何引用指向该对象,该对象就成为要被回收的垃圾了。比如某个新建对象,它被分配给某个引用,对象的引用计数变为1。如果引用被删除,对象的引用计数为0,那么该对象就可以被垃圾回收。比如下面的表:

 
  1. a = [1, 2, 3] 
  2. del a 

del a后,已经没有任何引用指向之前建立的[1, 2, 3]这个表。用户不可能通过任何方式接触或者动用这个对象。这个对象如果继续待在内存里,就成了不健康的脂肪。当垃圾回收启动时,Python扫描到这个引用计数为0的对象,就将它所占据的内存清空。 

然而,减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时,Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多,就没有必要总启动垃圾回收。所以,Python只会在特定条件下,自动启动垃圾回收。当Python运行时,会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时,垃圾回收才会启动。

我们可以通过gc模块的get_threshold()方法,查看该阈值:

 
  1. import gc 
  2. print(gc.get_threshold()) 

返回(700, 10, 10),后面的两个10是与分代回收相关的阈值,后面可以看到。700即是垃圾回收启动的阈值。可以通过gc中的set_threshold()方法重新设置。 

我们也可以手动启动垃圾回收,即使用gc.collect() 

分代回收

Python同时采用了分代(generation)回收的策略。这一策略的基本假设是,存活时间越久的对象,越不可能在后面的程序中变成垃圾。我们的程序往往会产生大量的对象,许多对象很快产生和消失,但也有一些对象长期被使用。出于信任和效率,对于这样一些“长寿”对象,我们相信它们的用处,所以减少在垃圾回收中扫描它们的频率。

[[237821]] 

小家伙要多检查 

Python将所有的对象分为0,1,2三代。所有的新建对象都是0代对象。当某一代对象经历过垃圾回收,依然存活,那么它就被归入下一代对象。垃圾回收启动时,一定会扫描所有的0代对象。如果0代经过一定次数垃圾回收,那么就启动对0代和1代的扫描清理。当1代也经历了一定次数的垃圾回收后,那么会启动对0,1,2,即对所有对象进行扫描。

这两个次数即上面get_threshold()返回的(700, 10, 10)返回的两个10。也就是说,每10次0代垃圾回收,会配合1次1代的垃圾回收;而每10次1代的垃圾回收,才会有1次的2代垃圾回收。

同样可以用set_threshold()来调整,比如对2代对象进行更频繁的扫描。

 
  1. import gc 
  2. gc.set_threshold(700, 10, 5)  

孤立的引用环

引用环的存在会给上面的垃圾回收机制带来很大的困难。这些引用环可能构成无法使用,但引用计数不为0的一些对象。

 
  1. a = []  
  2. b = [a]  
  3. a.append(b)  
  4. del a del b 
上面我们先创建了两个表对象,并引用对方,构成一个引用环。删除了a,b引用之后,这两个对象不可能再从程序中调用,就没有什么用处了。但是由于引用环的存在,这两个对象的引用计数都没有降到0,不会被垃圾回收。

今天给大家分享一篇Python的内存管理,有兴趣的可以进来看一下

孤立的引用环

 

为了回收这样的引用环,Python复制每个对象的引用计数,可以记为gc_ref。假设,每个对象i,该计数为gc_ref_i。Python会遍历所有的对象i。对于每个对象i引用的对象j,将相应的gc_ref_j减1。
 今天给大家分享一篇Python的内存管理,有兴趣的可以进来看一下

遍历后的结果 

在结束遍历后,gc_ref不为0的对象,和这些对象引用的对象,以及继续更下游引用的对象,需要被保留。而其它的对象则被垃圾回收。 

总结

Python作为一种动态类型的语言,其对象和引用分离。这与曾经的面向过程语言有很大的区别。为了有效的释放内存,Python内置了垃圾回收的支持。Python采取了一种相对简单的垃圾回收机制,即引用计数,并因此需要解决孤立引用环的问题。Python与其它语言既有共通性,又有特别的地方。对该内存管理机制的理解,是提高Python性能的重要一步。 

责任编辑:庞桂玉 来源: 博客园
相关推荐

2017-03-03 10:37:07

Java泛型设计

2011-10-12 11:07:12

iCloudiOS5苹果

2022-03-07 06:34:22

CQRS数据库数据模型

2018-12-21 15:40:33

2022-11-09 11:17:24

tee命令

2020-09-17 11:19:39

Linux 系统 数据

2021-08-05 07:28:27

SQL触发器结构

2020-12-02 06:02:35

Python

2023-10-23 10:20:25

2010-03-15 10:35:46

三层交换

2020-07-17 08:36:16

JVM性能监控

2021-10-28 14:30:19

K8S Kubernetes数据持久化

2019-07-09 14:17:28

Linux内存管理进程

2019-08-21 10:15:20

vue组件前端

2015-12-08 11:39:59

JavaScript引擎指南

2018-12-04 15:50:03

转行Python爬虫

2023-11-28 08:29:31

Rust内存布局

2021-10-31 14:14:33

内存接口协议

2021-06-24 07:54:20

vite 静态处理public

2021-10-18 10:54:48

.NET内存管理
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号