python内存

A. 如何释放python占用的内存

1.充分利用内存
任何一种图像处理软件对内存的要求都很高，Photoshop也一样。如果你在使用Photoshop时，没有使用其它的一些大软件，这时你就可以将Photoshop占用内存资源的比例提高。方法是：进行Photoshop，选择菜单下File\Preference\Memory & Image Cache命令，将Used by Photoshop的比例提高到80%~90%即可。
2.指定虚拟内存
在处理Photoshop时，内存被用完是很正常的，到时会大大影响Photoshop处理图像的时间，哪将怎么解决呢？方法是：你可以用硬盘来作为内存来使用，也就是常说的虚拟内存。请选择菜单下“File\Preference\Plug-Ins & Scratch Disks”命令。在这里的Scratch Disks下，你可以在硬盘上指定四个驱动器来作为虚拟内存，软件默认的虚拟内存是在Windows\temp之下。当第一个虚拟内存被使用光之后，Photoshop会自动去使用第二个Scratch Dsik，这样就提高了执行速度。
3.释放内存与硬盘空间
在进行图像处理时，你所进行的所有操作将会记录在Photoshop的History（历史记录）工作板中。这些操作包括：复制到Clipboard（粘贴板）、Undo（恢复）、Pattern（填充物）、Histories（记录）等几种，选择菜单下“Edit\Purge”命令。
进行这些操作之后，Photoshop会将这些图像和数据保存在内存里，使用该命令后，即将这些被占用的内存空间释放出来（RAM：Oh! Freeden）这样就让Photoshop有更多的Resource（资源）可用，自然就提高了效率。但注意，如果这些操作占用的内存比较少时，就没有必要使用啦！
除此之外，在处理大型图片时，Photoshop会自动产生一些临时文件，一般都很大，如果你处理的是一个20MB大小的宣传画时，那么临时文件可能就是100~150MB。请在Windows\temp或在你设定虚拟内存的驱动器里，将产生的Photoshop临时文件*.tmp删除掉。

B. python占内存大吗

你是问python的安装包嘛，如果是的话大概29M左右就够了，不怎么占内存。

C. 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

D. 学习python语言需要用到什么软件，内存多大

方法/步骤
1/6 分步阅读
第一阶段：

linux基本操作

Python语法基础

Python字符串解析

Python时间和日历

Python文件操作

Python面向对象

设计模式

异常

模块

项目实战：飞机大战

学会第一阶段具备编程思维，掌握Python基本语法，能开发出一些小游戏，尚不能达到任何企业用人标准
第二阶段：

python高级和网络编程

学会第二阶段熟练掌握Python编程和网络协议，可满足企业开发的初级需
第三阶段：

数据库调优和部署

学会第三阶段熟练操作服务器开发必备的后端数据库第四阶段：

前端与移动开发

学会第四阶段前端作为web网站开发的半壁江山，全栈工程师必备技能第五阶段：

web全栈开发

学会第五阶段web全栈工程师，独立开发前端和后端业务人工智能

学会第六阶段具备互联网数据采集的爬虫开发能力，可对数据进行初步分析和挖掘

E. python怎么修改某个内存地址的数据

使用ctypes模块调用WriteProcessMemory函数，在创建程序进程后，就可以修改该程序指定内存地址。WriteProcessMemory的函数原型如下所示。

BOOL WriteProcessMemory(

HANDLE hProcess,

LPVOID lpBaseAddress,

LPCVOID lpBuffer,

SIZE_T nSize,

SIZE_T* lpNumberOfBytesWritten

);

其参数含义如下。

· hProcess：要写内存的进程句柄。

· lpBaseAddress：要写的内存起始地址。

· lpBuffer：写入值的地址。

· nSize：写入值的大小。

· lpNumberOfBytesWritten ：实际写入的大小。

python代码示例如下：

fromctypesimport*
#定义_PROCESS_INFORMATION结构体
class_PROCESS_INFORMATION(Structure):
_fields_=[('hProcess',c_void_p),
('hThread',c_void_p),
('dwProcessId',c_ulong),
('dwThreadId',c_ulong)]
#定义_STARTUPINFO结构体
class_STARTUPINFO(Structure):
_fields_=[('cb',c_ulong),
('lpReserved',c_char_p),
('lpDesktop',c_char_p),
('lpTitle',c_char_p),
('dwX',c_ulong),
('dwY',c_ulong),
('dwXSize',c_ulong),
('dwYSize',c_ulong),
('dwXCountChars',c_ulong),
('dwYCountChars',c_ulong),
('dwFillAttribute',c_ulong),
('dwFlags',c_ulong),
('wShowWindow',c_ushort),
('cbReserved2',c_ushort),
('lpReserved2',c_char_p),
('hStdInput',c_ulong),
('hStdOutput',c_ulong),
('hStdError',c_ulong)]
NORMAL_PRIORITY_CLASS=0x00000020#定义NORMAL_PRIORITY_CLASS
kernel32=windll.LoadLibrary("kernel32.dll")#加载kernel32.dll
CreateProcess=kernel32.CreateProcessA#获得CreateProcess函数地址
ReadProcessMemory=kernel32.ReadProcessMemory#获得ReadProcessMemory函数地址
WriteProcessMemory=kernel32.WriteProcessMemory#获得WriteProcessMemory函数地址
TerminateProcess=kernel32.TerminateProcess
#声明结构体
ProcessInfo=_PROCESS_INFORMATION()
StartupInfo=_STARTUPINFO()
file='ModifyMe.exe'#要进行修改的文件
address=0x0040103c#要修改的内存地址
buffer=c_char_p("_")#缓冲区地址
bytesRead=c_ulong(0)#读入的字节数
bufferSize=len(buffer.value)#缓冲区大小
#创建进程
ifCreateProcess(file,0,0,0,0,NORMAL_PRIORITY_CLASS,0,0,byref(StartupInfo),byref(ProcessInfo)):
#读取要修改的内存地址，以判断是否是要修改的文件
ifReadProcessMemory(ProcessInfo.hProcess,address,buffer,bufferSize,byref(bytesRead)):
ifbuffer.value=='x74':
buffer.value='x75'#修改缓冲区内的值，将其写入内存
#修改内存
ifWriteProcessMemory(ProcessInfo.hProcess,address,buffer,bufferSize,byref(bytesRead)):
print'成功改写内存!'
else:
print'写内存错误!'
else:
print'打开了错误的文件!'
TerminateProcess(ProcessInfo.hProcess,0)#如果不是要修改的文件，则终止进程
else:
print'读内存错误!'
else:
print'不能创建进程!'

F. python怎样深入内存

对象的内存使用
赋值语句是语言最常见的功能了。但即使是最简单的赋值语句，也可以很有内涵。Python的赋值语句就很值得研究。
a = 1
整数1为一个对象。而a是一个引用。利用赋值语句，引用a指向对象1。Python是动态类型的语言(参考动态类型)，对象与引用分离。Python像使用“筷子”那样，通过引用来接触和翻动真正的食物——对象。
引用和对象

为了探索对象在内存的存储，我们可以求助于Python的内置函数id()。它用于返回对象的身份(identity)。其实，这里所谓的身份，就是该对象的内存地址。
a = 1
print(id(a))
print(hex(id(a)))
在我的计算机上，它们返回的是:
11246696
'0xab9c68'
分别为内存地址的十进制和十六进制表示

G. python如何查看内存占用空间

利用psutil模块，如果没有直接 pip installpsutil

info=psutil.virtual_memory()
printu'内存使用：',psutil.Process(os.getpid()).memory_info().rss
printu'总内存：',info.total
printu'内存占比：',info.percent
printu'cpu个数：',psutil.cpu_count()

H. 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。

I. 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。

J. 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

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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。