Python3中延時變數與free_list鍊錶的差別是什麼？

1、概念

1、區別

        在Python3中，"延遲變數" 和 "free_list鍊錶" 是兩個不同的概念，他們之間沒有直接聯繫。

2、延時變數（Lazy evaluation）

        延時變數是指在某些情況下，Python不會立即計算表達式的值，而是等到需要用到這個值的時候在進行計算。這種方式稱為 "惰性計算" 或 "延遲計算"。

      例如：生成器（generator）是一種延時計算的方式。

當創建一個生成器物件時，它不會立即產生所有的值，而是在需要時逐一生成，這種方式的優點是：節省記憶體空間和計算資源

#3. free_list鍊錶

        free_list 鍊錶是Python3中的一個記憶體管理機制。採用了垃圾回收機制來自動管理記憶體空間，其中free_list鍊錶是一種可以重複利用已經分配但未被使用的記憶體區塊的機制。

   當建立新物件時，Python會分配一塊記憶體空間，並將其標記為已使用。當物件不在被引用時，Python會自動將其標記為未使用，並將其新增至free_list鍊錶中。當下次建立物件時，Python會先檢查free_list鍊錶中是否有可重複利用的記憶體區塊，以避免不必要的記憶體分配和釋放操作。

2、範例

1. 延時變數範例

        在這個範例中，定義了一個產生器函數fibonacci() ，實作了斐波那契數列的生成邏輯。當我們建立一個生成器物件 fib 時，它不會立即產生所有的斐波那契數列數值，而是在需要時逐一產生。在這裡，我們使用了 next() 函數來取得下一個斐波那契數列數值。

# 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鍊錶

        在這個範例中，我們先建立了兩個相同的清單物件a 和b#，並且列印它們的內存地址。然後，我們將 a 物件從記憶體中刪除，並使用 gc.collect() 強制進行垃圾回收。接著，我們創建了一個新的列表物件 c，並列印它的記憶體位址。最後，我們使用sys.getsizeof([]) 函數來檢查free_list 鍊錶中是否有重複使用的記憶體區塊

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() 可以強制進行垃圾回收，但不代表記憶體會立即被清空。 Python 中的記憶體管理是由解釋器和作業系統共同管理的，具體的記憶體分配和回收時機也受到多種因素的影響，如垃圾回收器演算法、系統記憶體使用等。

     在上面的範例中，當我們刪除a 物件並呼叫gc.collect() 進行垃圾回收時，Python 解譯器會將a 物件所佔用的記憶體標記為可回收狀態，並將其新增至垃圾回收器的待回收清單。但是，這並不意味著記憶體立即被回收，而是在垃圾回收器的下一輪回收時才會被清理。

      另外，即使a 物件所佔用的記憶體被回收了，也不一定表示該記憶體空間被立即釋放，因為Python 中的記憶體管理採用了一種延遲分配的機制，即只有當需要申請更多記憶體時，Python 才會向作業系統請求分配新的記憶體空間。因此，在上面的範例中，雖然a 物件的記憶體空間可能已經被回收，但該記憶體空間可能仍然被Python 解釋器保留以供未來使用，從而避免不必要的記憶體分配和釋放開銷。

        需要注意的是，即使a、b、c 三個物件的記憶體位址不重複，也不表示它們所佔用的記憶體空間不會重疊。這是因為，Python 中的記憶體管理方式是以物件為單位進行分配和管理的，每個物件佔用的記憶體空間可能是不連續的，因此不同物件的記憶體空間可能會部分重疊。

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