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python对象的内存使用实例讲解

2018年04月21日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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内存管理

对象的内存使用

赋值语句：

a=1

整数1是一个对象，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。

python内置函数id()

id()用于返回对象的内存地址！

a=1
print(id(a))
print(hex(id(a)))

可以看出对象1的内存地址为：
1428665408（十进制）
0x5527b440

当我们创建多个等于1的引用时，实际上是让所有这些引用指向同一对象！

a=1
b=1
print(id(a))
print(id(b))

输出：

1428665408
1428665408

可见a和b实际上是指向同一对象的两个引用！

is关键字

为了检验两个引用指向同一个对象，我们可以用is关键字。is用于判断两个引用所指的对象是否相同。

a=1
b=1
print(a is b)

a="good"
b="good"
print(a is b)

a="very good morning"
a="very good morning"
print(a is b)

a=[]
b=[]
print(a is b)

输出：
True
True
False
False

python 能够缓存整数和短字符串，因此每个对象只存一份。
比如，所有整数1的引用都指向同一对象。即使使用赋值语句，也只是创造了新的引用，而不是对象本身。

而对于长字符串和其他对象，可以有多个相同的对象，可以使用赋值语句创建出新的对象。

引用计数getrefcount()

在Python中，每个对象都有存有指向该对象的引用总数，即引用计数(reference count)。

我们可以使用sys包中的getrefcount()。

注意:
当使用某个引用作为参数，传递给getrefcount()时，参数实际上创建了一个临时的引用。因此，getrefcount()所得到的结果，会比期望的多1。

from sys import getrefcount

a=[1,2,3]
print(getrefcount(a))

b=a
print(getrefcount(a))

输出：
2
3

对象引用对象

我们也可以自定义一个对象，并引用其它对象

class from_obj(object):
    def __init__(self,to_obj):
        self.to_obj=to_obj

b=[1,2,3]
a=from_obj(b)
print(id(a.to_obj))
print(id(b))

输出：
2090140984648
2090140984648

可见，a引用了对象b。

当一个对象A被另一个对象B引用时，A的引用计数将增加1。

from sys import getrefcount

a=[1,2,3]
print(getrefcount(a))

b=[a,a]
print(getrefcount(a))

输出：
2
4

由于对象b引用了两次a，a的引用计数增加了2。

引用环

两个对象相互引用，从而构成引用环。

a=[]
b=[a]
a.append(b)
print(getrefcount(a))

输出：
3

即对象[]被引用了2次。

即使是一个对象，只需要自己引用自己，也能构成引用环。

a=[]
a.append(a)
print(getrefcount(a))

输出：
3

引用环会给垃圾回收机制带来很大的麻烦。

引用减少-del关键字

a=[1,2,3]
b=a
print(getrefcount(b))

del a
print(getrefcount(b))

输出：
3
2

如果某个引用指向对象A，当这个引用被重新定向到某个其他对象B时，对象A的引用计数减少:

a=[1,2,3]   #a指向对象[1,2,3]
b=a         #b指向对象[1,2,3]
print(getrefcount(b))

a=2         #a重新指向了2
print(getrefcount(b))   #指向对象[1,2,3]的引用减少了1

输出：
3 #指向[1,2,3]的引用为2
2 #指向[1,2,3]的引用为1

垃圾回收

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。比如下面的表:

a = [1, 2, 3]
del a

del a后，已经没有任何引用指向之前建立的[1, 2, 3]这个表。用户不可能通过任何方式接触或者动用这个对象。这个对象如果继续待在内存里，就成了不健康的脂肪。当垃圾回收启动时，Python扫描到这个引用计数为0的对象，就将它所占据的内存清空。

然而，减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时，Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多，就没有必要总启动垃圾回收。所以，Python只会在特定条件下，自动启动垃圾回收。当Python运行时，会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动。

我们可以通过gc模块的get_threshold()方法，查看该阈值:

import gc
print(gc.get_threshold())

返回(700, 10, 10)，后面的两个10是与分代回收相关的阈值，后面可以看到。700即是垃圾回收启动的阈值。可以通过gc中的set_threshold()方法重新设置。

我们也可以手动启动垃圾回收，即使用gc.collect()。

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