Python3에서 지연 변수와 free_list 연결 목록의 차이점은 무엇입니까?

1. 개념

1. 차이점

Python3에서는 "지연 변수"와 "free_list 연결 목록"이 서로 다른 개념이며 둘 사이에는 직접적인 연관성이 없습니다.

2. 게으른 평가

게으른 변수는 경우에 따라 Python이 표현식의 값을 즉시 계산하지 않고 값이 필요할 때까지 기다린다는 의미입니다. 이 접근 방식을 "지연 평가" 또는 "지연 평가"라고 합니다.

예: 생성기는 지연 계산 방법입니다.

생성기 개체가 생성되면 모든 값이 즉시 생성되지 않고 필요할 때 하나씩 생성됩니다. 이 방법의 장점은 메모리 공간과 컴퓨팅 리소스를 절약한다는 것입니다.

3 free_list 연결 목록

free_list 연결 목록은 Python3의 메모리 관리 메커니즘입니다. free_list 연결리스트는 할당되었으나 사용되지 않은 메모리 블록을 재사용할 수 있는 메커니즘이다.

새 객체가 생성되면 Python은 메모리 공간을 할당하고 이를 사용된 것으로 표시합니다. 객체가 더 이상 참조되지 않으면 Python은 자동으로 해당 객체를 사용되지 않은 것으로 표시하고 free_list에 추가합니다. 다음에 객체가 생성되면 Python은 먼저 free_list 연결 목록에 재사용 가능한 메모리 블록이 있는지 확인하여 불필요한 메모리 할당 및 해제 작업을 방지합니다.

2. 예시

1. 지연 변수 예시

이 예시에서는 피보나치 수열의 생성 로직을 구현하기 위해 생성기 함수 fibonacci()를 정의했습니다. 생성기 개체 fib를 생성하면 모든 피보나치 수열 값을 한 번에 생성하지 않고 필요할 때 하나씩 생성합니다. 여기서는 next() 함수를 사용하여 다음 피보나치 수열 값을 가져옵니다. fibonacci()，实现了斐波那契数列的生成逻辑。当我们创建一个生成器对象 fib 时，它不会立即生成所有的斐波那契数列数值，而是在需要时逐个生成。在这里，我们使用了 next() 函数来获取下一个斐波那契数列数值。

# 定义一个生成器，实现斐波那契数列
def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a , b = b, a+b
#创建一个生成器对象
fib = fibonacci()
#打印前 10 个斐波那契数列数值
for i in range(10):
    print(next(fib))
'''
执行结果如下：
0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
'''

2.free_list链表

        在这个示例中，我们先创建了两个相同的列表对象 a 和 b，并打印它们的内存地址。然后，我们将 a 对象从内存中删除，并使用 gc.collect() 强制进行垃圾回收。接着，我们创建了一个新的列表对象 c，并打印它的内存地址。最后，我们使用 sys.getsizeof([]) 函数检查 free_list 链表中是否有可重复利用的内存块

import sys
import gc
#创建两个相同的列表对象
a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
#打印a和b对象的内存地址
print("a 的内存地址：", id(a))
print("b 的内存地址：", id(b))
#将a 对象从内存中删除
del a
# 创建一个新的列表对象 c
# 强制进行垃圾回收
gc.collect()
c = [1, 2, 3]
#打印 c 对象的内存地址
print("c 的内存地址：", id(c))
 
#检查 free_list 链表中是否有可重复利用的内存块
print("free_list 链表：", sys.getsizeof([]))
'''
执行结果如下：
a 的内存地址： 22203400
b 的内存地址： 22201928
c 的内存地址： 21904648
free_list 链表： 64
'''

    gc.collect() 可以强制进行垃圾回收，但并不意味着内存会立即被清空。Python 中的内存管理是由解释器和操作系统共同管理的，具体的内存分配和回收时机也受到多种因素的影响，如垃圾回收器算法、系统内存使用情况等。

     在上面的示例中，当我们删除 a 对象并调用 gc.collect() 进行垃圾回收时，Python 解释器会将 a 对象所占用的内存标记为可回收状态，并将其添加到垃圾回收器的待回收列表中。但是，这并不意味着内存立即被回收，而是在垃圾回收器的下一轮回收时才会被清理。

      另外，即使 a 对象所占用的内存被回收了，也不一定意味着该内存空间被立即释放，因为 Python 中的内存管理采用了一种延迟分配的机制，即只有当需要申请更多内存时，Python 才会向操作系统请求分配新的内存空间。因此，在上面的示例中，虽然 a 对象的内存空间可能已经被回收，但该内存空间可能仍然被 Python 解释器保留以供未来使用，从而避免不必要的内存分配和释放开销。

        需要注意的是，即使 a、b、crrreee

2.free_list linked list

🎜 이 예에서는 먼저 두 개의 동일한 목록 개체 a 및 b를 만들고 해당 메모리 주소를 인쇄합니다. 그런 다음 메모리에서 a 객체를 제거하고 gc.collect()를 사용하여 가비지 수집을 강제합니다. 다음으로, 새로운 리스트 객체 c를 생성하고 그 메모리 주소를 출력합니다. 마지막으로 sys.getsizeof([]) 함수를 사용하여 free_list 목록🎜rrreee🎜🎜 gc.collect()에 재사용 가능한 메모리 블록이 있는지 확인합니다. 강제 가비지 수집은 메모리가 즉시 지워지는 것을 의미하지 않습니다. Python의 메모리 관리는 인터프리터와 운영 체제에 의해 공동으로 관리됩니다. 특정 메모리 할당 및 재활용 시기도 가비지 수집기 알고리즘, 시스템 메모리 사용량 등과 같은 다양한 요소의 영향을 받습니다. 🎜🎜 위의 예에서 a 객체를 삭제하고 가비지 수집을 위해 gc.collect()를 호출하면 Python 인터프리터는 객체가 차지하는 메모리를 코드화합니다. 재활용 가능으로 표시되고 가비지 수집기의 재활용 대상 목록에 추가됩니다. 그러나 이는 메모리가 즉시 회수된다는 의미는 아니지만 가비지 수집기에 의한 다음 수집 라운드 동안 정리됩니다. 🎜🎜 또한 a 객체가 차지하는 메모리가 재활용되더라도 반드시 메모리 공간이 즉시 해제되는 것은 아닙니다. Python의 메모리 관리는 지연 할당 메커니즘을 채택하기 때문입니다. 즉, 더 많은 메모리를 요청해야 하는 경우에만 Python은 운영 체제에 새 메모리 공간을 할당하도록 요청합니다. 따라서 위의 예에서 a 객체의 메모리 공간이 회수되었을 수 있지만 메모리 공간은 향후 사용을 위해 Python 인터프리터에 의해 여전히 예약될 수 있으므로 불필요한 메모리 할당 및 릴리스 오버헤드를 피할 수 있습니다. . 🎜🎜 주의할 점은 a, b, c 세 개체의 메모리 주소가 겹치지 않더라도 이는 메모리 공간이 겹치지 않음을 의미합니다. 이는 Python의 메모리 관리 방법이 객체 단위로 할당 및 관리되기 때문입니다. 각 객체가 차지하는 메모리 공간은 불연속적일 수 있으므로 서로 다른 객체의 메모리 공간이 부분적으로 겹칠 수 있습니다. 🎜🎜

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