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关于python释放内存函数的信息
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python函数嵌套内存不是释放
内存不会释放。python函数嵌套内存不会释放。内存是计算机中重要的部件之一,它=是与CPU进行沟通的桥梁。计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的,因此内存的性能对计算机的影响非常大。
Python如何进行内存管理
Python的内存管理,一般从以下三个方面来说:
1)对象的引用计数机制(四增五减)
2)垃圾回收机制(手动自动,分代回收)
3)内存池机制(大m小p)
1)对象的引用计数机制
要保持追踪内存中的对象,Python使用了引用计数这一简单的技术。sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数,但是比正常计数大1,因为调用函数的时候传入a,这会让a的引用计数+1
2)垃圾回收机制
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,它会在适当的时候“减肥”,启动垃圾回收(garbage
collection),将没用的对象清除
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。
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。
3)内存池机制
Python中有分为大内存和小内存:(256K为界限分大小内存)
1、大内存使用malloc进行分配
2、小内存使用内存池进行分配
python中的内存管理机制都有两套实现,一套是针对小对象,就是大小小于256K时,pymalloc会在内存池中申请内存空间;当大于256K时,则会直接执行系统的malloc的行为来申请内存空间。
python内存管理机制
由于python中万物皆对象,所以python的存储问题是对象的存储问题。实际上,对于每个对象,python会分配一块内存空间去存储它。
那么python是如何进行内存分配,如何进行内存管理,又是如何释放内存的呢?
总结起来有一下几个方面:引用计数,垃圾回收,内存池机制
python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,Python内部记录了对象有多少个引用,即引用计数
1、对象被创建 a= 'abc'
2、对象被引用 b =a
3、对象被其他的对象引用 li = [1,2,a]
4、对象被作为参数传递给函数:foo(x)
1、变量被删除 del a 或者 del b
2、变量引用了其他对象 b = c 或者 a = c
3、变量离开了所在的作用域(函数调用结束) 比如上面的foo(x)函数结束时,x指向的对象引用减1。
4、在其他的引用对象中被删除(移除) li.remove(a)
5、窗口对象本身被销毁:del li,或者窗口对象本身离开了作用域。
即对象p中的属性引用d,而对象d中属性同时来引用p,从而造成仅仅删除p和d对象,也无法释放其内存空间,因为他们依然在被引用。深入解释就是,循环引用后,p和d被引用个数为2,删除p和d对象后,两者被引用个数变为1,并不是0,而python只有在检查到一个对象的被引用个数为0时,才会自动释放其内存,所以这里无法释放p和d的内存空间
垃圾回收机制: ① 引用计数 , ②标记清除 , ③分带回收
引用计数也是一种垃圾收集机制, 而且也是一种最直观, 最简单的垃圾收集技术.当python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.(如果出现循环引用的话, 引用计数机制就不再起作用了)
优点:简单实时性,缺点:维护引用计数消耗资源,且无法解决循环引用。
如果两个对象的引用计数都为 1 , 但是仅仅存在他们之间的循环引用,那么这两个对象都是需要被回收的, 也就是说 它们的引用计数虽然表现为非 0 , 但实际上有效的引用计数为 0 ,.所以先将循环引用摘掉, 就会得出这两个对象的有效计数.
标记清除算法也有明显的缺点:清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存,哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。
为了提高效率,有很多对象,清理了很多次他依然存在,可以认为,这样的对象不需要经常回收,可以把它分到不同的集合,每个集合回收的时间间隔不同。简单的说这就是python的分代回收。
具体来说,python中的垃圾分为1,2,3代,在1代里的对象每次回收都会去清理,当清理后有引用的对象依然存在,此时他会进入2代集合,同理2代集合清理的时候存在的对象会进入3代集合。
每个集合的清理时间如何分配:会先清理1代垃圾,当清理10次一代垃圾后会清理一次2代垃圾,当清理10次2代垃圾后会清理3代垃圾。
在Python中,许多时候申请的内存都是小块的内存,这些小块内存在申请后,很快又会被释放,当创建大量消耗小内存的对象时,频繁调用new/malloc会导致大量的内存碎片,致使效率降低。
内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的,大小相等的内存块留作备用,当有新的内存需求时,就先从内存池中分配内存给这个需求,不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片,提升效率。
Python中有分为大内存和小内存:(256K为界限分大小内存)
大小小于256kb时,pymalloc会在内存池中申请内存空间,当大于256kb,则会直接执行 new/malloc 的行为来申请新的内存空间
在python中 -5到256之间的数据,系统会默认给每个数字分配一个内存区域,其后有赋值时都会指向固定的已分配的内存区域
在运行py程序的时候,解释器会专门分配一块空白的内存,用来存放纯单词字符组成的字符串(数字,字母,下划线)
字符串赋值时,会先去查找要赋值的字符串是否已存在于内存区域,已存在,则指向已存在的内存,不存在,则会在大整数池中分配一块内存存放此字符串
python怎么进行内存管理的?
一、对象的引用计数机制
python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数
引用计数增加的情况:
1. 一个对象分配一个新名称
2. 将其放入一个容器中
引用计数减少的情况:
1. 使用del语句对对象别名显示的销毁
2. 引用超出作用域或被重新赋值
sys.getrefcount()函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下,引用计数比你猜测的要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。
二、垃圾回收
当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉。当两个对象a 和b 相互引用时,del语句可以减少a和b的引用次数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄漏)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、内存池机制
python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1. Pymalloc机制。为了加速python的执行效率,python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。
2. python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。
3. 对于python对象,如整数,浮点数和list,都有其独立的私有内存池,对象间不共享它们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
python 怎么在循环中释放内存
python 怎么在循环中释放内存
#include"stdio.h"
main()
{
char st[15];
printf("input string:\n");
gets(st);
puts(st);
}
可以看出当输入的字符串中含有空格时,输出仍为全部字符串。说明gets函数并不以空格作为字符串输入结束的标志,而只以回车作为输入结束。这是与scanf函数不同的。
3. 字符串连接函数strcat
格式: strcat (字符数组名1,字符数组名2)
功能:把字符数组2中的字符串连接到字符数组1 中字符串的后面,并删去字符串1后的串标志“\0”。本函数返回值是字符数组1的首地址。
【例7.14】
如何释放Python占用的内存
1.充分利用内存
任何一种图像处理软件对内存的要求都很高,Photoshop也一样。如果你在使用Photoshop时,没有使用其它的一些大软件,这时你就可以将Photoshop占用内存资源的比例提高。方法是:进行Photoshop,选择菜单下File\Preference\Memory Image Cache命令,将Used by Photoshop的比例提高到80%~90%即可。
2.指定虚拟内存
在处理Photoshop时,内存被用完是很正常的,到时会大大影响Photoshop处理图像的时间,哪将怎么解决呢?方法是:你可以用硬盘来作为内存来使用,也就是常说的虚拟内存。请选择菜单下“File\Preference\Plug-Ins Scratch Disks”命令。在这里的Scratch Disks下,你可以在硬盘上指定四个驱动器来作为虚拟内存,软件默认的虚拟内存是在Windows\temp之下。当第一个虚拟内存被使用光之后,Photoshop会自动去使用第二个Scratch Dsik,这样就提高了执行速度。
3.释放内存与硬盘空间
在进行图像处理时,你所进行的所有操作将会记录在Photoshop的History(历史记录)工作板中。这些操作包括:复制到Clipboard(粘贴板)、Undo(恢复)、Pattern(填充物)、Histories(记录)等几种,选择菜单下“Edit\Purge”命令。
进行这些操作之后,Photoshop会将这些图像和数据保存在内存里,使用该命令后,即将这些被占用的内存空间释放出来(RAM:Oh! Freeden)这样就让Photoshop有更多的Resource(资源)可用,自然就提高了效率。但注意,如果这些操作占用的内存比较少时,就没有必要使用啦!
除此之外,在处理大型图片时,Photoshop会自动产生一些临时文件,一般都很大,如果你处理的是一个20MB大小的宣传画时,那么临时文件可能就是100~150MB。请在Windows\temp或在你设定虚拟内存的驱动器里,将产生的Photoshop临时文件*.tmp删除掉。
关于python释放内存函数和的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。