Wie Python den Speicher verwaltet

Python führt einen Mechanismus ein: Referenzzählung zur Speicherverwaltung.

Python verwendet intern die Referenzzählung, um die Anzahl der Referenzen im Speicher zu verfolgen. Wenn ein Objekt erstellt wird, wird eine Referenzanzahl erstellt Objekt ist nicht mehr vorhanden. Bei Bedarf erreicht der Referenzzähler dieses Objekts 0 und es wird durch Garbage Collection erfasst.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Referenzzähler eines Objekts in den folgenden Situationen um 1 erhöht wird:

1 Das Objekt wird erstellt: x=4

2. Zusätzlich werden andere erstellt: y=x

3 Als Parameter an die Funktion übergeben: foo(x)

4 =[1,x,'33 ']

Reduzierung der Referenzanzahl

1. Eine lokale Referenz verlässt ihren Gültigkeitsbereich. Wenn beispielsweise die Funktion foo(x) oben endet, wird die Objektreferenz, auf die x zeigt, um 1 dekrementiert.

2. Der Alias ​​des Objekts wird explizit zerstört: del x; oder del y

3. Ein Alias ​​des Objekts wird einem anderen Objekt zugewiesen: x=789

4. Das Objekt wird aus einem Fensterobjekt entfernt: myList.remove(x)

5. Das Fensterobjekt selbst wird zerstört: del myList, oder das Fensterobjekt selbst verlässt den Gültigkeitsbereich.

Garbage Collection

1. Wenn Teile des Speichers nicht mehr verwendet werden, werden sie vom Garbage Collector bereinigt. Es sucht nach Objekten mit einem Referenzzähler von 0 und löscht deren Speicherplatz. Zusätzlich zum Löschen des Referenzzählers von 0 gibt es natürlich noch eine weitere Situation, die auch vom Garbage Collector gelöscht wird: Wenn zwei Objekte aufeinander verweisen, sind ihre anderen Referenzen bereits 0.

2. Der Garbage Collection-Mechanismus verfügt außerdem über einen zyklischen Garbage Collector, um sicherzustellen, dass zirkuläre Referenzobjekte freigegeben werden (a bezieht sich auf b und b verweist auf a, wodurch der Referenzzähler niemals 0 ist).

In Python handelt es sich bei dem beantragten Speicher oft um kleine Speicherblöcke. Diese kleinen Speicherblöcke werden bald nach der Anwendung freigegeben. Da diese Speicheranwendungen nicht zum Erstellen von Objekten dienen, sind sie nicht vorhanden -Speicherpoolmechanismus auf Ebene. Dies bedeutet, dass Python während des Betriebs eine große Anzahl von Malloc- und Free-Vorgängen ausführt und häufig zwischen Benutzermodus und Kernmodus wechselt, was die Ausführungseffizienz von Python erheblich beeinträchtigt. Um die Ausführungseffizienz von Python zu beschleunigen, führt Python einen Speicherpoolmechanismus ein, um die Anwendung und Freigabe kleiner Speicherblöcke zu verwalten.

Speicherpool-Mechanismus

Python bietet einen Garbage-Collection-Mechanismus für den Speicher, legt jedoch ungenutzten Speicher in den Speicherpool, anstatt ihn an das Betriebssystem zurückzugeben.

Alle Objekte, die kleiner als 256 Bytes in Python sind, verwenden den von pymalloc implementierten Allokator, während große Objekte den Malloc des Systems verwenden. Darüber hinaus verfügen Python-Objekte wie Ganzzahlen, Gleitkommazahlen und Listen über eigene unabhängige private Speicherpools, und ihre Speicherpools werden nicht von Objekten gemeinsam genutzt. Das heißt, wenn Sie eine große Anzahl von Ganzzahlen zuweisen und freigeben, kann der zum Zwischenspeichern dieser Ganzzahlen verwendete Speicher nicht mehr den Gleitkommazahlen zugewiesen werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Python den Speicher verwaltet. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!