Python内存管理机制

一、python内存

因为要调用while循环，循环内有temp变量，不清楚python是否会在每一轮循环结束后自动释放temp内存空间，做了一个内存测试，发现无论temp = none，还是del temp，只能销毁变量，无法完全释放内存空间。注：红色部分标出相同内存id。

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1. >>> for i in range(3):  
2.     temp = i  
3.     print temp,id(temp)  

0 36666732
1 36666720
2 36666708

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1. >>> for i in range(4,7):  
2. <span style="white-space:pre">    </span>temp = i  
3. <span style="white-space:pre">    </span>print temp,id(temp)  
4. <span style="white-space:pre">    </span>temp = None  

4 36666684
5 36666672
6 36666660

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1. >>> for i in range(7,10):  
2.     temp = i  
3.     print temp,id(temp)  
4.     del temp  

7 36666648
8 36666636
9 36666624

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1. >>> a = 1  
2. >>> id(a)  

36666720

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1. >>> b = 5  
2. >>> id(b)  

36666672

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1. >>> c = 8  
2. >>> id(c)  

36666636
测试完毕后删除c可以看到，变量c和temp确实被销毁，只是他们指向的引用值仍然会在内存中存在。直至窗口关闭才自动释放，人工无法干预。

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1. >>> del c  

[plain] view plain copy

1. >>> id(c)  
2.   
3. Traceback (most recent call last):  
4.   File "<pyshell#14>", line 1, in <module>  
5.     id(c)  
6. NameError: name 'c' is not defined  
7. >>> id(temp)  
8.   
9. Traceback (most recent call last):  
10.   File "<pyshell#15>", line 1, in <module>  
11.     id(temp)  
12. NameError: name 'temp' is not defined  
13. >>> id(5)  
14. 36666672  
15. >>> id(10)  
16. 36666612  
17. >>> id(100000)  
18. 41708736  
19. >>> id("1234")  
20. 46118528  
21. >>> d = "1234"  
22. >>> id(4)  
23. 36666684  

二、内存池机制

查看了相关的博客，更深一步了解python内存机制

Python的内存机制以金字塔行，-1，-2层主要有操作系统进行操作，

　　第0层是C中的malloc，free等内存分配和释放函数进行操作；

　　第1层和第2层是内存池，有Python的接口函数PyMem_Malloc函数实现，当对象小于256K时有该层直接分配内存；

　　第3层是最上层，也就是我们对Python对象的直接操作；

在 C 中如果频繁的调用 malloc 与 free 时,是会产生性能问题的.再加上频繁的分配与释放小块的内存会产生内存碎片. Python 在这里主要干的工作有:

　　如果请求分配的内存在1~256字节之间就使用自己的内存管理系统,否则直接使用 malloc.

　　这里还是会调用 malloc 分配内存,但每次会分配一块大小为256k的大块内存.

　　经由内存池登记的内存到最后还是会回收到内存池,并不会调用 C 的 free 释放掉.以便下次使用.对于简单的Python对象，例如数值、字符串，元组（tuple不允许被更改)采用的是复制的方式(深拷贝?)，也就是说当将另一个变量B赋值给变量A时，虽然A和B的内存空间仍然相同，但当A的值发生变化时，会重新给A分配空间，A和B的地址变得不再相同

而对于像字典(dict)，列表(List)等，改变一个就会引起另一个的改变，也称之为浅拷贝