python内存管理机制

❶ python如何管理内存

Python对内存的管理要从三个方面来说：1.对象的引用计数机制、2.垃圾回收机制、 3.内存池机制

❷ Python函数的参数类型

Python函数的参数类型主要包括必选参数、可选参数、可变参数、位置参数和关键字参数，本文介绍一下他们的定义以及可变数据类型参数传递需要注意的地方。

必选参数（Required arguments）是必须输入的参数，比如下面的代码，必须输入2个参数，否则就会报错：

其实上面例子中的参数 num1和num2也属于关键字参数，比如可以通过如下方式调用：

执行结果：

可选参数（Optional arguments）可以不用传入函数，有一个默认值，如果没有传入会使用默认值，不会报错。

位置参数（positional arguments）根据其在函数定义中的位置调用，下面是pow()函数的帮助信息:

x，y，z三个参数的的顺序是固定的，并且不能使用关键字：

输出：

在上面的pow()函数帮助信息中可以看到位置参数后面加了一个反斜杠 / ，这是python内置函数的语法定义，Python开发人员不能在python3.8版本之前的代码中使用此语法。但python3.0到3.7版本可以使用如下方式定义位置参数：

星号前面的参数为位置参数或者关键字参数，星号后面是强制关键字参数，具体介绍见强制关键字参数。

python3.8版本引入了强制位置参数（Positional-Only Parameters），也就是我们可以使用反斜杠 / 语法来定义位置参数了，可以写成如下形式：

来看下面的例子：

python3.8运行：

不能使用关键字参数形式赋值了。

可变参数 (varargs argument) 就是传入的参数个数是可变的，可以是0-n个，使用星号（ * ）将输入参数自动组装为一个元组（tuple）：

执行结果：

关键字参数（keyword argument）允许将任意个含参数名的参数导入到python函数中，使用双星号（ ** ），在函数内部自动组装为一个字典。

执行结果：

上面介绍的参数可以混合使用：

结果：

注意：由于传入的参数个数不定，所以当与普通参数一同使用时，必须把带星号的参数放在最后。

强制关键字参数（Keyword-Only Arguments）是python3引入的特性，可参考：https://www.python.org/dev/peps/pep-3102/。 使用一个星号隔开：

在位置参数一节介绍过星号前面的参数可以是位置参数和关键字参数。星号后面的参数都是强制关键字参数，必须以指定参数名的方式传参，如果强制关键字参数没有设置默认参数，调用函数时必须传参。

执行结果：

也可以在可变参数后面命名关键字参数，这样就不需要星号分隔符了：

执行结果：

在Python对象及内存管理机制中介绍了python中的参数传递属于对象的 引用传递 （pass by object reference），在编写函数的时候需要特别注意。

先来看个例子：

执行结果：

l1 和 l2指向相同的地址，由于列表可变，l1改变时，l2也跟着变了。

接着看下面的例子：

结果：

l1没有变化！为什么不是[1, 2, 3, 4]呢？

l = l + [4]表示创建一个“末尾加入元素 4“的新列表，并让 l 指向这个新的对象，l1没有进行任何操作，因此 l1 的值不变。如果要改变l1的值，需要加一个返回值：

结果：

下面的代码执行结果又是什么呢？

执行结果：

和第一个例子一样，l1 和 l2指向相同的地址，所以会一起改变。这个问题怎么解决呢？

可以使用下面的方式：

也可以使用浅拷贝或者深度拷贝，具体使用方法可参考Python对象及内存管理机制。这个问题在Python编程时需要特别注意。

本文主要介绍了python函数的几种参数类型：必选参数、可选参数、可变参数、位置参数、强制位置参数、关键字参数、强制关键字参数，注意他们不是完全独立的，比如必选参数、可选参数也可以是关键字参数，位置参数可以是必选参数或者可选参数。

另外，python中的参数传递属于对象的 引用传递 ，在对可变数据类型进行参数传递时需要特别注意，如有必要，使用python的拷贝方法。

参考文档：

--THE END--

❸ 六星教育：Python和go语言都很火，我要怎么选

python和go语言有区别：1、Python语法使用缩进来指示代码块；Go语法基于打开和关闭括号；2、Python是基于面向对象编程的多范式语言；Go是基于并发编程范式的过程编程语言。3、Python是动态类型语言，Go是静态类型语言。

Go语言（又称 Golang）是 Google 的 Robert Griesemer，Rob Pike 及 Ken Thompson 开发的一种静态强类型、编译型语言。Go 语言语法与 C 相近，但功能上有：内存安全，GC（垃圾回收），结构形态以及 CSP-style 并发计算。

python是一种广泛使用的具有动态语义的解释型，面向对象的高级编程语言。

Python是一种面向对象的高级编程语言，具有集成的动态语义，主要用于Web和应用程序开发。它在快速应用程序开发领域极具吸引力，因为它提供动态类型和动态绑定选项。

Python是一种解释型语言，这意味着用Python编写的程序不需要事先编译就可以运行，从而可以轻松地测试小段代码并使用Python编写的代码更容易在平台之间移动。

python和go语言的区别：

1、语法

Python的语法使用缩进来指示代码块。Go的语法基于打开和关闭括号。

2、范例

Python是一种基于面向对象编程的多范式，命令式和函数式编程语言。它坚持这样一种观点，即如果一种语言在某些情境中表现出某种特定的方式，理想情况下它应该在所有情境中都有相似的作用。但是，它又不是纯粹的OOP语言，它不支持强封装，这是OOP的主要原则之一。

Go是一种基于并发编程范式的过程编程语言，它与C具有表面相似性。实际上，Go更像是C的更新版本。

3、并发

Python没有提供内置的并发机制，而Go有内置的并发机制。

4、类型化

Python是动态类型语言，而Go是一种静态类型语言，它实际上有助于在编译时捕获错误，这可以进一步减少生产后期的严重错误。

5、安全性

Python是一种强类型语言，它是经过编译的，因此增加了一层安全性。Go具有分配给每个变量的类型，因此，它提供了安全性。但是，如果发生任何错误，用户需要自己运行整个代码。

6、管理内存

Go允许程序员在很大程度上管理内存。而，Python中的内存管理完全自动化并由Python VM管理；它不允许程序员对内存管理负责。

7、库

与Go相比，Python提供的库数量要大得多。然而，Go仍然是新的，并且还没有取得很大进展。

8、速度：

Go的速度远远超过Python。

Python与Golang对比：

1、特点：

Golang

①静态强类型、编译型、并发型

静态类型语言，但是有动态语言的感觉。(静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高)

可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。

语言层面支持并发，这个就是Go最大的特色，天生的支持并发。Go就是基因里面支持的并发，可以充分地利用多核，很容易地使用并发。

②垃圾回收机制

内置runtime，支持垃圾回收，这属于动态语言的特性之一吧，虽然目前来说GC(内存垃圾回收机制)不算完美，但是足以应付我们所能遇到的大多数情况，特别是Go1.1之后的GC。

③支持面向对象编程

有接口类型和实现类型的概念，但是用嵌入替代了继承。

④丰富的标准库

Go目前已经内置了大量的库，特别是网络库非常强大。

⑤内嵌C支持

Go里面也可以直接包含C代码，利用现有的丰富的C库

Python

①解释型语言

程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码。这样解释型语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。

②动态数据类型

支持重载运算符，也支持泛型设计。（运算符重载，就是对已有的运算符重新进行定义，赋予其另一种功能，以适应不同的数据类型。泛型设计就是定义的时候不需要指定类型，在客户端使用的时候再去指定类型）

③完全面向对象的语言

函数，模块，数字，字符串都是对象，在Python中，一切接对象

完全支持继承，重载，多重继承

④拥有强大的标准库

Python语言的核心只包含数字，字符串，列表，元祖，字典，集合，文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理，网络通信，文本处理，数据库接口，图形系统，XML处理等额外的功能。

⑤社区提供了大量第三方库

Python 社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖 科学计算、人工智能、机器学习、Web 开发、数据库接口、图形系统 多个领域。

2、应用

Python

①网络编程

web应用，网络爬虫

②数据分析和机器学习

③自动化测试

④自动化运维

Golang

①服务器编程

处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。

②分布式系统，数据库代理器等

③网络编程

这一块目前应用最广，包括Web应用、API应用、下载应用。

④内存数据库

如google开发的groupcache，couchbase的部分组件。

⑥云平台

Go语言和Python学哪个好?

Python 可以很好地集成到企业级应用中，可用于机器语言和 AI 应用。Go 语言的特点表明它具备轻量级线程实现(Goroutine)、智能标准库、强大的内置安全性，且可使用最简语法进行编程。Go 在大部分案例中领先，被认为是 Python 的有效替代方案。开发者在选择编程语言时，应考虑开发项目的性质和规模，以及所需的技能组合。

放下个人偏见和喜好，从优点和功能的角度来评价两种语言。不管选择了哪种语言，Go 和 Python 都在持续演进。尽管在大多数情况下 Golang 可能是更好的选择，但Python语言也是不断更新迭代的。以上就是本次分享的全部内容，如果你也想学习一门编程语言，可以考虑下 六星教育 ，这里的课程体系，师资团队以及售后服务，一定不会让你失望!

❹ python如何进行内存管理

Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制，垃圾回收机制和内存池机制。
引用计数机制
简介
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，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。
特性
1.当给一个对象分配一个新名称或者将一个对象放入一个容器(列表、元组或字典)时，该对象的引用计数都会增加。
2.当使用del对对象显示销毁或者引用超出作用于或者被重新赋值时，该对象的引用计数就会减少。
3.可以使用sys.getrefcount()函数来获取对象的当前引用计数。多数情况下，引用计数要比我们猜测的大的多。对于不可变数据(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。
垃圾回收机制
特性
1.当内存中有不再使用的部分时，垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象，然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除，还有一种情况也会被垃圾收集器清掉：当两个对象相互引用时，他们本身其他的引用已经为0了。
2.垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。
内存池机制
简介
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，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。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。
内存池概念
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。这样做最显着的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。内存池的实现方式有很多，性能和适用范围也不一样。
特性
1.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。
2.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。
3.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。
4.对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。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。

❺ python与c语言的关系

1、语言类型不同
Python是一种动态类型语言，又是强类型语言；C语言是静态类型语言，在编译期间就确定数据类型的语言；
2、内存管理不同
Python使用自动垃圾收集器进行内存管理；C语言中程序员必须自己进行内存管理；
3、对象机制不同
Python所有的数据，都是由对象或者对象之间的关系表示的，函数是对象，字符串是对象，每个东西都是对象的概念；C语言中没有对象这个概念，只有数据的表示。
4、运行效率不同
Python有一个GIL锁，导致其对多线程支持不够好，运行速度比较慢；C语言比较快，是很好的底层语言，运行效率上优于Python。
5、变量类型不同
Python有六个标准的数据类型，包含Number数字、String字符串、List列表、Tuple元祖、Sets集合、Dictionary字典；数字类型有四种，包含：整数、布尔型、浮点数和复数。C语言也分为四大类，其中包含基本类型、枚举类型、void的类型、派生类型，基本类型包含整数类型、浮点类型。
6、函数库的使用方法不同
C语言中使用库函数，需要引入头文件用include引入；Python中需要引入别的模块或者函数时需要用import引入。

❻ python和c语言的区别

几年python语言非常受大家欢迎,所以我也想学习了解下python语言,但是学习之前总是有很多疑问。 因为我现在只会汇编和C语言,所有我想在学习它之前先了解一下py

❼ python怎么进行内存管理的

Python作为一种动态类型的语言，其对象和引用分离。这与曾经的面向过程语言有很大的区别。为了有效的释放内存，Python内置了垃圾回收的支持。Python采取了一种相对简单的垃圾回收机制，即引用计数，并因此需要解决孤立引用环的问题。Python与其它语言既有共通性，又有特别的地方。对该内存管理机制的理解，是提高Python性能的重要一步。

❽ Python是怎样管理内存的

Python中的内存管理是由Python私有堆空间管理，所以Python对象和数据结构都位于私有堆中，程序员无法访问此私有堆，Python解释器负责处理这个问题。
Python对象的堆空间分配由Python的内存管理器完成，核心API提供了一些程序员编写代码的工具。
Python还有一个内存的垃圾收集器，可以回收所有未使用的内存，并使其可用于堆空间。

❾ python基于值的内存管理方式是什么

Python采用基于值的内存管理模式。
 在Python中一切皆对象，变量中存放的是对象的引用
 python可以不用声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲，对象的类型和内存都是在运行时确定的。这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因（这里我们把动态类型归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值）。

❿ python的内存管理机制

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XCCS_澍
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Python 的内存管理机制及调优手段？ 原创
2018-08-05 06:50:53

XCCS_澍

码龄7年

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内存管理机制：引用计数、垃圾回收、内存池。
一、引用计数：
    引用计数是一种非常高效的内存管理手段， 当一个 Python 对象被引用时其引用计数增加 1， 当其不再被一个变量引用时则计数减 1. 当引用计数等于 0 时对象被删除。
二、垃圾回收 ：
1. 引用计数
      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 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。不过如果出现循环引用的话，引用计数机制就不再起有效的作用了
2. 标记清除
     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。
3. 分代回收
     从前面“标记-清除”这样的垃圾收集机制来看，这种垃圾收集机制所带来的额外操作实际上与系统中总的内存块的数量是相关的，当需要回收的内存块越多时，垃圾检测带来的额外操作就越多，而垃圾回收带来的额外操作就越少；反之，当需回收的内存块越少时，垃圾检测就将比垃圾回收带来更少的额外操作。