Python使用參考計數(shù)和垃圾收集器自動管理內存。參考計數(shù)軌跡軌跡是多少變量是指一個對象，并且當計數(shù)達到零時，內存就會釋放。但是，它無法處理循環(huán)引用，其中兩個對象互相指但無法到達。為了解決這個問題，Python使用垃圾收集器（GC模塊）來檢測和清理此類周期。此外，Python通過內部池優(yōu)化小物體的內存分配，并重新釋放內存，從而提高性能。用戶可以通過gc.enable（），gc.disable（）和gc.collect（）等功能控制垃圾收集，盡管Python通常會自動處理此操作。
Python會自動處理內存管理，這是它如此用戶友好的原因之一。您不必像在C或C等低級語言中手動分配或釋放記憶。取而代之的是，Python使用了引擎蓋下的技術組合 - 主要是參考計數(shù)和更復雜的情況的垃圾收集器。
參考計數(shù)解釋了
Python內存管理的核心是參考計數(shù)。每次創(chuàng)建一個對象時，Python都會跟蹤有多少參考（或變量）指向該對象。一旦參考計數(shù)下降到零（這意味著什么都沒有指向它），Python會自動釋放該對象使用的內存。
例如：
X =“ Hello”＃String對象創(chuàng)建，參考count = 1 y = x＃參考計數(shù)變?yōu)? del x＃參考計數(shù)降至1
只要至少一個變量是指該對象，它就會保留在內存中。當所有引用被刪除或脫離范圍時，內存會立即發(fā)布。
該系統(tǒng)快速有效，但是有一個捕獲：它無法檢測到循環(huán)引用。
那循環(huán)引用呢？
即使沒有外部變量指的是兩個對象，也會發(fā)生循環(huán)引用。在這種情況下，即使您的代碼無法實現(xiàn)它們，他們的參考計數(shù)也永遠不會降至零。
例子：
a = [] B = [] A.申請（b） B.Append（a）
現(xiàn)在a包含b ， b包含a 。如果您執(zhí)行del a和del b ，則兩個對象在技術上仍然具有1個參考數(shù)為1，因為它們相互引用，即使沒有其他指向它們。如果沒有掌握，這會產(chǎn)生內存泄漏。
為了解決這個問題，Python有一個單獨的垃圾收集器（GC模塊），該垃圾收集器（GC模塊）定期尋找并清理了這些無法達到的周期。
您可以使用gc模塊控制此行為：
-
gc.enable()- 打開自動垃圾收集 -
gc.disable()- 將其關閉 -
gc.collect()- 手動觸發(fā)收集周期
默認情況下，Python根據(jù)分配和交易定期運行垃圾收集。
內部如何分配記憶
Python還進行了一些內部優(yōu)化，以有效地管理小對象。在創(chuàng)建和破壞許多小物體（例如整數(shù)，短字符串或小列表）時，它使用池和塊來減少開銷。
這是一個簡化的故障：
- 小對象（低于512個字節(jié)）由Python內存分配器處理
- 較大的塊落在系統(tǒng)的
malloc()上 - python在可能的情況下重復釋放內存，而不是每次詢問操作系統(tǒng)
這使得像列表附加或字典更新之類的操作要比原始系統(tǒng)調用快。
還值得注意：Python并不總是立即將內存返回操作系統(tǒng)。因此，即使您刪除了大量數(shù)據(jù)，您的過程仍然可以保留在該內存中，以防稍后再需要它。
這基本上就是Python在幕后管理記憶的方式。主要要點是：您通常不必擔心它，但是了解它的工作方式有助于避免記憶泄漏或性能瓶頸等問題。
以上是Python內存管理如何工作？的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！
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