python释放list

① 如何把列表外的列表移除python

python的列表list可以用for循环进行遍历，实际开发中发现一个问题，就是遍历的时候删除会出错，例如
l = [1,2,3,4]
for i in l:
if i != 4:
l.remove(i)
print l
这几句话本来意图是想清空列表l，只留元素4，但是实际跑起来并不是那个结果。再看下面，利用index来遍历删除列表l

l = [1, 2, 3, 4]
for i in range(len(l)):
if l[i] == 4:
del l[i]

print l
这样没问题，可以遍历删除，但是列表l如果变为 l = [1,2,3,4,5]
如果还是按照上面的方法，设想一下，range开始的范围是0-4，中间遍历的时候删除了一个元素4，这个时候列表变成了= [1,2,3,5],这时候就会报错了，提示下标超出了数组的表示，原因就是上面说的遍历的时候删除了元素

所以python的list在遍历的时候删除元素一定要小心

可以使用filter过滤返回新的list

l = [1,2,3,4]
l = filter(lambda x:x !=4,l)
print l

这样可以安全删除l中值为4的元素了，filter要求两个参数，第一个是规则函数，第二个参数要求输入序列，而lambda这个函数的作用就是产生一个函数，是一种紧凑小函数的写法，一般简单的函数可以这么些

或者可以这样
l = [1,2,3,4]
l = [ i for i in l if i !=4]//同样产生一个新序列，复值给l
print l

或者干脆建立新的list存放要删除的元素
l = [1,2,3,4]
dellist = []
for i in l:
if i == 4:
dellist.append(i)
for i in dellist:
l.remove(i)
这样也能安全删除元素
所以要遍历的时候删除元素一定要小心，特别是有些操作并不报错，但却没有达到预期的效果

上面说到产生新序列，赋值等等，用python的id()这个内置函数来看对象的id,可以理解为内存中的地址，所以有个简要说明
如果
l = [1,2,3,4]
ll = l
l.remove(1)
print l//肯定是[2,3,4]
print ll//这里会是什么？
如果用id函数查看的话就发现
print id(l),id(ll)
打印出相同的号码，说明他们其实是一个值，也就是说上面的print ll将和l打印的一样，所以python有这种性质，用的时候注意一下就行了

② python面试题总结1-内存管理机制

（1）.引用计数
（2）. 垃圾回收
(3）. 内存池机制

在python中每创建一个对象，对应的会有一个引用计数，当发生赋值操作如a=b，对应的b的引用计数会自动加1，当引用的对象被清除或者函数结束时，引用计数会自动减1。

在python中使用引用计数，标记清楚，分代回收三种方式进行垃圾回收。
其中，引用计数当对象的引用计数归0时，对象会自动被清除。标记清除机制是首先遍历所有对象，如果对象可达，就说明有变量引用它，则标记其为可达的。如果不可达，则对其进行清除。分代回收是当对象创建时被标记为第0代，经过一次垃圾回收之后，余下的对象被标记为第1代，最高为第2代。其原理是，对象的生存期越长，月可能不是垃越。

ython语言虽然提供了对内存的垃圾收集机制，但实际上它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统，所以就有了以下：

1 Pymalloc机制；这个主要是为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理，为了对小块内存的申请和释放。

2 Python中所有小于256个字节的对象都是依靠pymalloc分配器来实现的，而稍大的对象用的则是系统的malloc。

3 对于Python对象，比如整数、浮点数和List这些，都有自己独立的内存池，对象间并不共享他们的内存池。换句话说就是，假设你分配并且释放了大量的整数，那么用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

③ 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。

④ Python如何进行内存管理

Python是如何进行内存管理的？

答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制。

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（如列表、元组或字典）

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，引用计数比你猜测得要大得多。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。

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二、垃圾回收

1，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。

2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，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。（从而导致内存泄露）。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。

⑤ 在python里的list问题求教！！！！！

#coding: utf-8
import re

def split_on_separators(original, separators):
# 这个是用正则实现的，可能不满足要求，不过非常简单
# return filter(lambda x:x.strip(), re.split(r"[%s]" % separators, original))

result = [original]
for sep in separators:
temp = []
for r in result:
temp.extend(filter(lambda x:x.strip(), r.split(sep)))
result = temp
return result

if __name__ == "__main__":
print split_on_separators("I want to test this function.", "ti")