pythonwindows内存

❶ python如何管理内存

Python中的内存管理是从三个方面来进行的,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。
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。

❷ 如何设置Python的可用内存

这个是操作系统的限制，python没有限制的。

32位的系统：
windows下单个进程可以用到2G内存
linux下单个进程可以用到4G内存

64们的系统：
windows下单个进程Intel Itanium-based可用到7TB,Windows 8.1和Windows Server 2012 R2:可用128，其它版本TBx64: 8 TB
但是不同版本windows系统可用的最大物理内存数也有限制，比如64位win7家庭基本版只能认出8G内存，专业版以上能认出192G内存。
linux下不同的发行商，或者不同的内核编译参数也会有也不同的限制，但都是按T计的。

❸ 如何释放Python占用的内存

在上文的优化中，对每500个用户，会进行一些计算并记录结果在磁盘文件中。原本以为这么做，这些结果就在磁盘文件中了，而不会再继续占用内存；但实际上，python的大坑就是Python不会自动清理这些内存。这是由其本身实现决定的。具体原因网上多有文章介绍，这里就不了。
本篇博客将贴一个笔者的实验脚本，用以说明Python确实存在这么一个不释放内存的现象，另外也提出一个解决方案，即：先del，再显式调用gc.collect(). 脚本和具体效果见下。

实验环境一：Win 7， Python 2.7

[python] view plain
from time import sleep, time
import gc

def mem(way=1):
print time()
for i in range(10000000):
if way == 1:
pass
else: # way 2, 3
del i

print time()
if way == 1 or way == 2:
pass
else: # way 3
gc.collect()
print time()

if __name__ == "__main__":
print "Test way 1: just pass"
mem(way=1)
sleep(20)
print "Test way 2: just del"
mem(way=2)
sleep(20)
print "Test way 3: del, and then gc.collect()"
mem(way=3)
sleep(20)

运行结果如下：

[plain] view plain
Test way 1: just pass
1426688589.47
1426688590.25
1426688590.25
Test way 2: just del
1426688610.25
1426688611.05
1426688611.05
Test way 3: del, and then gc.collect()
1426688631.05
1426688631.85
1426688631.95

对于way 1和way 2，结果是完全一样的，程序内存消耗峰值是326772KB，在sleep 20秒时，内存实时消耗是244820KB；
对于way 3，程序内存消耗峰值同上，但是sleep时内存实时消耗就只有6336KB了。

实验环境二： Ubuntu 14.10， Python 2.7.3

运行结果：

[plain] view plain
Test way 1: just pass
1426689577.46
1426689579.41
1426689579.41
Test way 2: just del
1426689599.43
1426689601.1
1426689601.1
Test way 3: del, and then gc.collect()
1426689621.12
1426689622.8
1426689623.11

[plain] view plain
ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem
Warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? See
ubuntu 9122 10.0 6.0 270916 245564 pts/1 S+ 14:39 0:03 python test_mem.py
ubuntu 9134 0.0 0.0 8104 924 pts/2 S+ 14:40 0:00 grep --color=auto test_mem
ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem
Warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? See
ubuntu 9122 10.0 6.0 270916 245564 pts/1 S+ 14:39 0:03 python test_mem.py
ubuntu 9134 0.0 0.0 8104 924 pts/2 S+ 14:40 0:00 grep --color=auto test_mem
ubuntu@my_machine:~$ ps -aux | grep test_mem
Warning: bad ps syntax, perhaps a bogus '-'? See
ubuntu 9122 11.6 0.1 30956 5608 pts/1 S+ 14:39 0:05 python test_mem.py

结论：
以上说明，当调用del时，其实Python并不会真正release内存，而是将其继续放在其内存池中；只有在显式调用gc.collect()时，才会真正release内存。

进一步：
其实回到上一篇博客的脚本中，也让其引入gc.collect()，然后写个监控脚本监测内存消耗情况：

[plain] view plain
while ((1)); do ps -aux | sort -n -k5,6 | grep my_script; free; sleep 5; done

结果发现：内存并不会在每500个用户一组执行完后恢复，而是一直持续消耗到仅存约70MB时，gc才好像起作用。本环境中，机器使用的是Cloud instance，总内存2G，可用内存约为1G，本脚本内存常用消耗是900M - 1G。换句话说，对于这个脚本来说，gc并没有立即起作用，而是在系统可用内存从1 - 1.2G下降到只剩70M左右时，gc才开始发挥作用。这点确实比较奇怪，不知道和该脚本是在Thread中使用的gc.collect()是否有关，或者是gc发挥作用原本就不是可控的。笔者尚未做相关实验，可能在下篇博客中继续探讨。

但是，可以肯定的是，若不使用gc.collect(), 原脚本将会将系统内存耗尽而被杀死。这一点从syslog中可以明显看出。

❹ python 最大能用多大内存

最大能用多大内存是操作系统的限制，跟python没有直接关系，因为python是没有限制的。

ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。

(4)pythonwindows内存扩展阅读：

一个和其他大多数语言（如C）的区别就是，一个模块的界限，完全是由每行的首字符在这一行的位置来决定的（而C语言是用一对花括号{}来明确的定出模块的边界的，与字符的位置毫无关系）。这一点曾经引起过争议。

因为自从C这类的语言诞生后，语言的语法含义与字符的排列方式分离开来，曾经被认为是一种程序语言的进步。不过不可否认的是，通过强制程序员们缩进（包括if，for和函数定义等所有需要使用模块的地方），Python确实使得程序更加清晰和美观。

❺ 学软件开发对电脑有要求没

1、Java、前端
电脑配置：i5以上处理器，内存8G以上（建议16G）、硬盘256G以上，固态硬盘最佳，64位Window系统。（如购买笔记本，建议够买内存可扩展的型号）

2、Python

电脑配置：最低配置内存不低于4GB，对显卡没有要求；一般i5处理器，硬盘512G或者更大。

3、Python+大数据、大数据

电脑配置要求：处理器i5或者i7或以上，四核、内存16G、硬盘1T，独显2G以上。系统：Win10。

4、UI设计

硬件配置：CPU处理器i7(含）以上、内存至少16G、独立显卡、硬盘至少512G固态硬盘＋1T机械硬盘。系统：Win10或Mac。

5、软件测试

电脑配置要求：i5处理器，内存8g以上，操作系统：windows（win7，win8，win10都可以）。

6、新媒体＋短视频运营

电脑配置要求：CPU：i5以上，64位，多核Intel处理器，内存：8G以上（建议16G）显卡：NVIDA独立显卡，硬盘容量：1T，系统：win7 64位。

7、产品经理

硬件配置：CPU处理器i5(含）以上；内存至少4G；硬盘至少512G或以上；系统：win7 64位。

8、智能机器人软件开发
电脑配置要求：处理器i5或者i7或以上，四核、内存8G或以上、硬盘1T，系统最好是win7 win10都可以，不过上课老师大多数都用win10。
9、C/C++、Go区块链

电脑配置要求：处理器i5或者i7或以上，四核、内存8G或以上、硬盘1T，独显2G以上

10、Linux云计算＋运维开发

电脑配置要求：CPU i5及以上处理器，内存8G以上最少，硬盘500G以上。

11、影视制作

电脑配置要求：处理器i5或者i7或以上，四核、内存8G或以上、硬盘1T，独显2G以上。系统Win7(最好是win7，软件兼容性好一些，win10偶尔会出问题）。

12、HPH全栈

电脑配置要求：CPUi7以上处理器，内存8G以上，硬盘250G以上。

❻ 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。

❼ 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。