1.小整数对象池:Python为了优化速度,使用了小整数对象池, 避免为整数频繁申请和销毁内存空间。Python 对小整数的定义是[-5, 257) 这些整数对象是提前建立好的,不会被垃圾回收
2.大整数对象池:每一个大整数,均创建一个新的对象
3.intern机制:假如要创建n个对象的是一样的字符串,那么python只会创建一个内存空间来存储,其他对象都是引用,但如果字符串中出现空格或其他符号就表示为不同的对象
Python里也同Java一样采用了垃圾收集机制,不过不一样的是: Python采用的是引用计数机制为主,标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略
1.简单
2.实时性:一旦没有引用,内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。实时性还带来一个好处:处理回收内存的时间分摊到了平时
1.维护引用计数消耗资源
2.循环引用
1.为新生成的对象分配内存
2.从垃圾对象那回收内存
Python中的垃圾回收是以引用计数为主,分代收集为辅
1.导致引用计数+1的情况:
2.导致引用计数-1的情况:
import sys
a = "hello world"
sys.getrefcount(a)
1.可以查看a对象的引用计数,但是比正常计数大1,因为调用函数的时候传入a,这会让a的引用计数+1
2.有三种情况会触发垃圾回收
1.必须要import gc模块,并且is_enable()=True才会启动自动垃圾回收。
2.这个机制的主要作用就是发现并处理不可达的垃圾对象。
3.垃圾回收 = 垃圾检查 + 垃圾回收
4.在Python中,采用分代收集的方法。把对象分为三代,一开始,对象在创建的时候,放在一代中,如果在一次一代的垃圾检查中,该对象存活下来,就会被放到二代中,同理在一次二代的垃圾检查中,该对象存活下来,就会被放到三代中
5.gc模块里面会有一个长度为3的列表计数器,可以通过gc.get_count()获取,gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]) 设置自动执行垃圾回收的频率,例如(700,10,10)每一次计数器的增加,gc模块就会检查增加后的计数是否达到阀值的数目,700表示阈值,10表示没清理10次零代就清理一次二代,第二个10表示每清理10次一代链表就清理二代一次
注意点:
gc模块唯一处理不了的是循环引用的类都有__del__方法,所以项目中要避免定义__del__方法