python内存数据

‘壹’ python内存驻留机制

字符串驻留机制在许多面向对象编程语言中都支持，比如Java、python、Ruby、PHP等，它是一种数据缓存机制，对不可变数据类型使用同一个内存地址，有效的节省了空间，本文主要介绍Python的内存驻留机制。

字符串驻留就是每个字符串只有一个副本，多个对象共享该副本，驻留只针对不可变数据类型，比如字符串，布尔值，数字等。在这些固定数据类型处理中，使用驻留可以有效节省时间和空间，当然在驻留池中创建或者插入新的内容会消耗一定的时间。

下面举例介绍python中的驻留机制。

在Python对象及内存管理机制一文中介绍了python的参数传递以及以及内存管理机制，来看下面一段代码：

知道结果是什么吗？下面是执行结果：

l1和l2内容相同，却指向了不同的内存地址，l2和l3之间使用等号赋值，所以指向了同一个对象。因为列表是可变对象，每创建一个列表，都会重新分配内存，列表对象是没有“内存驻留”机制的。下面来看不可变数据类型的驻留机制。

在 Jupyter或者控制台交互环境 中执行下面代码：

执行结果：

可以发现a1和b1指向了不同的地址，a2和b2指向了相同的地址，这是为什么呢？

因为启动时，Python 将一个 -5~256 之间整数列表预加载（缓存）到内存中，我们在这个范围内创建一个整数对象时，python会自动引用缓存的对象，不会创建新的整数对象。

浮点型不支持：

如果上面的代码在非交互环境，也就是将代码作为python脚本运行的结果是什么呢？（运行环境为python3.7）

全为True，没有明确的限定临界值，都进行了驻留操作。这是因为使用不同的环境时，代码的优化方式不同。

在 Jupyter或者控制台交互环境 中：

满足标识符命名规范的字符：

结果：

乘法获取字符串（运行环境为python3.7）

结果：

在非交互环境中：

注意： 字符串是在编译时进行驻留 ，也就是说，如果字符串的值不能在编译时进行计算，将不会驻留。比如下面的例子：

在交互环境执行结果如下：

都指向不同的内存。

python 3.7 非交互环境执行结果：

发现d和e指向不同的内存，因为d和e不是在编译时计算的，而是在运行时计算的。前面的 a = 'aa'*50 是在编译时计算的。

除了上面介绍的python默认的驻留外，可以使用sys模块中的intern()函数来指定驻留内容

结果：

使用intern()后，都指向了相同的地址。

本文主要介绍了python的内存驻留，内存驻留是python优化的一种策略，注意不同运行环境下优化策略不一样，不同的python版本也不相同。注意字符串是在编译时进行驻留。

--THE END--

‘贰’ python如何计算数组内存

数组定义为存储在连续内存位置的项目的集合。这是一个可以容纳固定数量项目的容器, 这些项目应为同一类型。数组在大多数编程语言(例如C / C ++, JavaScript等)中都很流行。

数组是将多个相同类型的项存储在一起的想法, 并且只需在基本值上添加一个偏移量, 就可以更轻松地计算每个元素的位置。数组的组合可以通过减少代码的整体大小来节省大量时间。它用于在单个变量中存储多个值。如果你有一个存储在其相应变量中的项目列表, 如下所示：

car1 =”兰博基尼”

car2 =”布加迪”

car3 =” Koenigsegg”

如果要遍历汽车并找到特定的汽车, 可以使用该数组。

数组可以在Python中由名为array的模块处理。当我们只需要操作特定的数据值时, 这很有用。以下是了解数组概念的术语：

元素-存储在数组中的每个项目称为元素。

索引-数组中元素的位置具有数字索引, 该数字索引用于标识元素的位置。

数组表示

数组可以用各种方式和不同的语言声明。应考虑的重点如下：

索引从0开始。

我们可以通过其索引访问每个元素。

数组的长度定义了存储元素的能力。

数组运算

数组支持的一些基本操作如下：

遍历-逐一打印所有元素。

插入-在给定的索引处添加一个元素。

删除-删除给定索引处的元素。

搜索-它使用给定的索引或值搜索元素。

更新-更新给定索引处的元素。

‘叁’ 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。

‘肆’ 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）。

‘伍’ 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。

相关推荐：《Python视频教程》

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。

‘陆’ Python 列表内存浅析

序列是Python中最基本的数据结构。序列是一种数据存储方式，用来存储一系列的数据。

在内存中，序列就是一块用来存放多个值的连续的内存空间。比如一个整数序列[10,20,30,40]

序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引。第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。

列表：用于存储任意数目、任意类型的数据集合。

列表是内置可变序列，是包含多个元素的有序连续的内存空间。列表定义的标准语法格式：

其中，10，20，30，40 这些称为：列表a的元素。

列表中的元素可以各不相同，可以是任意类型。比如：a = [10,20,"abc",True,[]]

当列表增加元素时,列表会自动进行内存管理，减少了程序员的负担。但是列表元素大量移动，效率低所以一般建议在尾部添加。

本地电脑运行结果：

列表是可变数据类型，地址不变，值可变。因此，添加新的值之后，地址也是不变的。

解析：在索引2处要引用50这个元素

申请了8个内存空间但是list实际用来存储元素只使用了其中5个内存空间
insert的时间复杂度是O(n)

pop () 方法 删除并返回指定位置的元素，如果未指定位置则默认操作

pop () 方法 删除并返回指定位置的元素，如果未指定位置则默认操作

结果运行：

‘柒’ python读取共享内存数据时出现乱码

1. Python文件设置编码 utf-8 （文件前面加上 #encoding=utf-8)
2. MySQL数据库charset=utf-8
3. Python连接MySQL是加上参数 charset=utf8
4. 设置Python的默认编码为 utf-8 (sys.setdefaultencoding(utf-8)