python獲取內存
『壹』 python如何進行內存管理
Python的內存管理主要有三種機制：引用計數機制，垃圾回收機制和內存池機制。
引用計數機制
簡介
python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，Python內部記錄了對象有多少個引用，即引用計數，當對象被創建時就創建了一個引用計數，當對象不再需要時，這個對象的引用計數為0時，它被垃圾回收。
特性
1.當給一個對象分配一個新名稱或者將一個對象放入一個容器(列表、元組或字典)時，該對象的引用計數都會增加。
2.當使用del對對象顯示銷毀或者引用超出作用於或者被重新賦值時，該對象的引用計數就會減少。
3.可以使用sys.getrefcount()函數來獲取對象的當前引用計數。多數情況下，引用計數要比我們猜測的大的多。對於不可變數據(數字和字元串)，解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。
垃圾回收機制
特性
1.當內存中有不再使用的部分時，垃圾收集器就會把他們清理掉。它會去檢查那些引用計數為0的對象，然後清除其在內存的空間。當然除了引用計數為0的會被清除，還有一種情況也會被垃圾收集器清掉：當兩個對象相互引用時，他們本身其他的引用已經為0了。
2.垃圾回收機制還有一個循環垃圾回收器, 確保釋放循環引用對象(a引用b, b引用a, 導致其引用計數永遠不為0)。
內存池機制
簡介
在Python中，許多時候申請的內存都是小塊的內存，這些小塊內存在申請後，很快又會被釋放，由於這些內存的申請並不是為了創建對象，所以並沒有對象一級的內存池機制。這就意味著Python在運行期間會大量地執行malloc和free的操作，頻繁地在用戶態和核心態之間進行切換，這將嚴重影響Python的執行效率。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
內存池概念
內存池的概念就是預先在內存中申請一定數量的，大小相等的內存塊留作備用，當有新的內存需求時，就先從內存池中分配內存給這個需求，不夠了之後再申請新的內存。這樣做最顯著的優勢就是能夠減少內存碎片，提升效率。內存池的實現方式有很多，性能和適用范圍也不一樣。
特性
1.Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
2.Pymalloc機制。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
3.Python中所有小於256個位元組的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的 malloc。
4.對於Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。
『貳』 Python如何讀取一個進程的內存內容。比如我在復制了一個文本，那怎麼在內存中找到他
BOOL WINAPI ReadProcessMemory(
In HANDLE hProcess,
In LPCVOID lpBaseAddress,
Out LPVOID lpBuffer,
In SIZE_T nSize,
Out SIZE_T *lpNumberOfBytesRead
);
『叄』 Python 怎樣獲取當前計算機的 cpu，內存等信息
用psutil包
cpu:
>>>importpsutil
>>>psutil.cpu_times()
scputimes(user=3961.46,nice=169.729,system=2150.659,idle=16900.540,iowait=629.59,irq=0.0,softirq=19.42,steal=0.0,guest=0,nice=0.0)
>>>
>>>forxinrange(3):
...psutil.cpu_percent(interval=1)
...
4.0
5.9
3.8
>>>
>>>forxinrange(3):
...psutil.cpu_percent(interval=1,percpu=True)
...
[4.0,6.9,3.7,9.2]
[7.0,8.5,2.4,2.1]
[1.2,9.0,9.9,7.2]
>>>
>>>
>>>forxinrange(3):
...psutil.cpu_times_percent(interval=1,percpu=False)
...
scputimes(user=1.5,nice=0.0,system=0.5,idle=96.5,iowait=1.5,irq=0.0,softirq=0.0,steal=0.0,guest=0.0,guest_nice=0.0)
scputimes(user=1.0,nice=0.0,system=0.0,idle=99.0,iowait=0.0,irq=0.0,softirq=0.0,steal=0.0,guest=0.0,guest_nice=0.0)
scputimes(user=2.0,nice=0.0,system=0.0,idle=98.0,iowait=0.0,irq=0.0,softirq=0.0,steal=0.0,guest=0.0,guest_nice=0.0)
>>>
>>>psutil.cpu_count()
4
>>>psutil.cpu_count(logical=False)
2
>>>
內存：
>>>psutil.virtual_memory()
svmem(total=8374149120L,available=2081050624L,percent=75.1,used=8074080256L,free=300068864L,active=3294920704,inactive=1361616896,buffers=529895424L,cached=1251086336)
>>>psutil.swap_memory()
sswap(total=2097147904L,used=296128512L,free=1801019392L,percent=14.1,sin=304193536,sout=677842944)
>>>
『肆』 如何使用python獲取當前系統的物理內存大小
1234In [1]: from datetime import datetime In [2]: datetime.now()Out[2]: datetime.datetime(2015, 1, 31, 12, 19, 46, 862178)如果解決了您的問題請採納！ 如果未解決請繼續追問！
『伍』 python如何獲取自己編譯運行的其他程序的運行內存
看什麼操作系統了
『陸』 Python獲取指定內存地址中的對象
你找一找這個庫，rpyc。這個東西是目前RPC方面最好用的一個東西了。比我以前接觸學習的分布式對象系統更好用。 其實python這個東西，因為是腳本，所以做分布式對象特別容易。主要是做好系列化與反系列化就可以了。
此外rpc-xml也是常用的一個方法。
如果你對需求理解深，通常不會選擇分布式對象，而是自己定製數據結構，傳輸協議，序列化與反序列化。這樣才能實現高效，可擴展性。
你在一個進程中創建一個對象，可以使用python自帶的系列化模塊pickle進行轉換。然後傳遞到另一個進程中，再反序列化就可以實現。操作完成後，再傳遞回來。這就是原理。
如果使用指定內存地址也是可以的。可以設計一個共享內存，然後通過numpy這個模塊進行內存與對象的轉換。其它的就不多說了。 當然你也可以自己設計序列化與反序列化模塊。
通常復雜的對象效率低。整型固定長度數組是最快的。
『柒』 Python如何進行內存管理
Python是如何進行內存管理的？
答:從三個方面來說,一對象的引用計數機制,二垃圾回收機制,三內存池機制。
一、對象的引用計數機制
Python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，所有對象都有引用計數。
引用計數增加的情況：
1，一個對象分配一個新名稱
2，將其放入一個容器中（如列表、元組或字典）
引用計數減少的情況：
1，使用del語句對對象別名顯示的銷毀
2，引用超出作用域或被重新賦值
Sys.getrefcount( )函數可以獲得對象的當前引用計數
多數情況下，引用計數比你猜測得要大得多。對於不可變數據（如數字和字元串），解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。
相關推薦：《Python視頻教程》
二、垃圾回收
1，當一個對象的引用計數歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。
2，當兩個對象a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數，並銷毀用於引用底層對象的名稱。然而由於每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數不會歸零，對象也不會銷毀。（從而導致內存泄露）。為解決這一問題，解釋器會定期執行一個循環檢測器，搜索不可訪問對象的循環並刪除它們。
三、內存池機制
Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
1，Pymalloc機制。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
2，Python中所有小於256個位元組的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的malloc。
3，對於Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。
『捌』 python查看對象內存地址的函數
在python中可以用id()函數獲取對象的內存地址。
#例如：
object = 1 + 2
print(id(object)) #4304947776
『玖』 BAT面試題28：Python是如何進行內存管理的
Python的內存管理，一般從以下三個方面來說：
1)對象的引用計數機制(四增五減)
2)垃圾回收機制(手動自動，分代回收)
3)內存池機制(大m小p)
1)對象的引用計數機制
要保持追蹤內存中的對象，Python使用了引用計數這一簡單的技術。sys.getrefcount(a)可以查看a對象的引用計數，但是比正常計數大1，因為調用函數的時候傳入a，這會讓a的引用計數+1
2)垃圾回收機制
吃太多，總會變胖，Python也是這樣。當Python中的對象越來越多，它們將占據越來越大的內存。不過你不用太擔心Python的體形，它會在適當的時候「減肥」，啟動垃圾回收(garbage
collection)，將沒用的對象清除
從基本原理上，當Python的某個對象的引用計數降為0時，說明沒有任何引用指向該對象，該對象就成為要被回收的垃圾了
比如某個新建對象，它被分配給某個引用，對象的引用計數變為1。如果引用被刪除，對象的引用計數為0，那麼該對象就可以被垃圾回收。
然而，減肥是個昂貴而費力的事情。垃圾回收時，Python不能進行其它的任務。頻繁的垃圾回收將大大降低Python的工作效率。如果內存中的對象不多，就沒有必要總啟動垃圾回收。
所以，Python只會在特定條件下，自動啟動垃圾回收。當Python運行時，會記錄其中分配對象(object
allocation)和取消分配對象(object deallocation)的次數。當兩者的差值高於某個閾值時，垃圾回收才會啟動。
我們可以通過gc模塊的get_threshold()方法，查看該閾值。
3)內存池機制
Python中有分為大內存和小內存：(256K為界限分大小內存)
1、大內存使用malloc進行分配
2、小內存使用內存池進行分配
python中的內存管理機制都有兩套實現，一套是針對小對象，就是大小小於256K時，pymalloc會在內存池中申請內存空間;當大於256K時，則會直接執行系統的malloc的行為來申請內存空間。