Pythonは、參照カウントとゴミコレクターを使用して、自動的にメモリを管理します。參照カウントは、オブジェクトを參照する変數(shù)の數(shù)を追跡し、カウントがゼロに達するとメモリが解放されます。ただし、2つのオブジェクトが互いに參照しているが、到達不可能な円形の參照を処理することはできません。これに対処するために、PythonはGarbage Collector（GC Module）を使用して、そのようなサイクルを検出およびクリーンアップします。さらに、Pythonは、內(nèi)部プールを介して小さなオブジェクトのメモリ割り當てを最適化し、解放されたメモリを再利用してパフォーマンスを向上させます。ユーザーは、gc.enable（）、gc.disable（）、gc.collect（）などの関數(shù)を使用してガベージコレクションを制御できますが、Pythonは通常これを自動的に処理します。
Pythonはメモリ管理を自動的に処理します。これは、非常にユーザーフレンドリーな理由の1つです。 CやCなどの下位レベルの言語のように、メモリを手動で割り當てたり解放したりする必要はありません。代わりに、Pythonはフードの下でテクニックの組み合わせを使用します。これは、主に參照カウントと、より複雑なケースのゴミコレクターです。
參照カウントが説明されています
Pythonのメモリ管理の中核は、參照カウントです。オブジェクトを作成するたびに、Pythonはそのオブジェクトを指す參照（または変數(shù)）の數(shù)を追跡します。參照カウントがゼロに低下するとすぐに - これはもう何も指し示していないことを意味します - Pythonは、そのオブジェクトで使用されているメモリを自動的に解放します。
例えば：
x = "hello"＃string objected、reference count = 1 y = x＃參照カウントは2になります del x＃參照カウントは1に低下します
少なくとも1つの変數(shù)がオブジェクトを指す限り、それはメモリにとどまります。すべての參照が削除されるか、範囲外に移動すると、メモリはすぐにリリースされます。
このシステムは高速で効率的ですが、キャッチがあります。円形の參照を検出できません。
円形の參照はどうですか？
循環(huán)參照は、外部変數(shù)がそれらのいずれを參照していなくても、2つのオブジェクトが互いに參照するときに発生します。その場合、コードから到達できない場合でも、參照カウントはゼロになることはありません。
例：
a = [] b = [] A.Append（b） B.Append（a）
ここでa bを含み、 bはaを含む。 del aとdel b実行する場合、両方のオブジェクトは、他の何も指し示していなくても、互いに參照するため、技術(shù)的には1の參照カウントを持っています。これにより、ハンドルのままにするとメモリリークが作成されます。
これを解決するために、Pythonには、これらの到達不可能なサイクルを定期的に探してクリーンアップする別のゴミコレクター（GCモジュール）があります。
gcモジュールを使用してこの動作を制御できます。
-
gc.enable()- 自動ガベージコレクションをオンにします -
gc.disable()- オフにします -
gc.collect()- コレクションサイクルを手動でトリガーします
デフォルトでは、Pythonは、割り當てと取引に基づいて定期的にガベージコレクションを?qū)g行します。
メモリが內(nèi)部的にどのように割り當てられるか
Pythonは、小さなオブジェクトを効率的に管理するための內(nèi)部最適化も行います。プールとブロックを使用して、多くの小さなオブジェクト（整數(shù)、短い文字列、小さなリストなど）を作成および破壊するときにオーバーヘッドを減らします。
これが簡略化された內(nèi)訳です：
- 小さなオブジェクト（512バイト未満）は、Pythonメモリアロケーターによって処理されます
- より大きなチャンクがシステムの
malloc()に戻ります - Pythonは、毎回OSを?qū)い亭毪韦扦悉胜?、可能な場合は解放されたメモリを再利用しま?/li>
これにより、リストの追加のような操作や辭書の更新が、生システム呼び出しを使用するよりも速くなります。
また、注目に値する：Pythonは常にすぐにメモリをオペレーティングシステムに戻すとは限りません。したがって、大量のデータを削除したとしても、後で再度必要な場合に備えて、プロセスがそのメモリを保持する可能性があります。
それは基本的に、Pythonが舞臺裏でメモリを管理する方法です。主なポイントは次のとおりです。通常、心配する必要はありませんが、それがどのように機能するかを理解することで、メモリリークやパフォーマンスのボトルネックなどの問題を回避するのに役立ちます。
以上がPythonメモリ管理はどのように機能しますか？の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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