python内存管理分析

本文较为详细的分析了python内存管理机制。分享给大家供大家参考。具体分析如下：

内存管理，对于python这样的动态语言，是至关重要的一部分，它在很大程度上甚至决定了python的执行效率，因为在python的运行中，会创建和销毁大量的对象，这些都涉及到内存的管理。

小块空间的内存池

在python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。

python内存池全景

这就意味着python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响python的执行效率。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。这也就是之前提到的pymalloc机制。

在python 2.5中，python内部默认的小块内存与大块内存的分界点定在256个字节，这个分界点由前面我们看到的名为small_request_threshold的符号控制。

也就是说，当申请的内存小于256字节时，pyobject_malloc会在内存池中申请内存；当申请的内存大于256字节时，pyobject_malloc的行为将蜕化为malloc的行为。当然，通过修改python源代码，我们可以改变这个默认值，从而改变python的默认内存管理行为。

在一个对象的引用计数减为0时，与该对象对应的析构函数就会被调用。

但是要特别注意的是，调用析构函数并不意味着最终一定会调用free释放内存空间，如果真是这样的话，那频繁地申请、释放内存空间会使 python的执行效率大打折扣（更何况python已经多年背负了人们对其执行效率的不满）。一般来说，python中大量采用了内存对象池的技术，使用这种技术可以避免频繁地申请和释放内存空间。因此在析构时，通常都是将对象占用的空间归还到内存池中。

"这个问题就是:python的arena从来不释放pool。这个问题为什么会引起类似于内存泄漏的现象呢。考虑这样一种情形，申请10*1024*1024个16字节的小内存，这就意味着必须使用160m的内存，由于python没有默认将前面提到的限制内存池的with_memory_limits编译符号打开，所以python会完全使用arena来满足你的需求，这都没有问题，关键的问题在于过了一段时间，你将所有这些16字节的内存都释放了，这些内存都回到arena的控制中，似乎没有问题。

但是问题恰恰就在这时出现了。因为arena始终不会释放它维护的pool集合，所以这160m的内存始终被python占用，如果以后程序运行中再也不需要160m如此巨大的内存，这点内存岂不是就浪费了？"

python内存管理规则：del的时候,把list的元素释放掉,把管理元素的大对象回收到py对象缓冲池里。

希望本文所述对大家的python程序设计有所帮助。