python深浅拷贝容易忽略的点

python的深浅拷贝,使用python的童鞋并不陌生,但是在这里面有几点需要注意的,我们忽略的点,在此总结一下,共同进步。
python的深浅拷贝涉及到了python的内存管理机制,我们首先来简单了解一下python的内存机制:
这个图片也是从别的地方拷贝过来的,作为简单了解,


python深浅拷贝容易忽略的点_第1张图片

Python的内存机制以金字塔行,-1,-2层主要有操作系统进行操作,

第0层是C中的malloc,free等内存分配和释放函数进行操作,
第1层和第2层是内存池,有Python的接口函数PyMem_Malloc函数实现,当对象小于256K时有该层直接分配内存,
第3层是最上层,也就是我们对Python对象的直接操作,

在 C 中如果频繁的调用 malloc 与 free 时,是会产生性能问题的.再加上频繁的分配与释放小块的内存会产生内存碎片. Python 在这里主要干的工作有:如果请求分配的内存在1~256字节之间就使用自己的内存管理系统,否则直接使用 malloc.这里还是会调用 malloc 分配内存,但每次会分配一块大小为256k的大块内存.

经由内存池登记的内存到最后还是会回收到内存池,并不会调用 C 的 free 释放掉.以便下次使用.
对于简单的Python对象,例如数值、字符串,元组(tuple不允许被更改)采用的是复制的方式(深拷贝?),也就是说当将另一个变量B赋值给变量A时,虽然A和B的内存空间仍然相同,但当A的值发生变化时,会重新给A分配空间,A和B的地址变得不再相同
这里就有一个我们需要注意的点
元组是使用深拷贝的,而字典,列表是使用浅拷贝的。使用操作的时候一定要注意!

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