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[Python知识库]Python高级 — 内存管理与垃圾回收机制 |
48.哪些操作会导致Python内存溢出,怎么处理?49.关于Python内存管理,下列说法错误的是
????????A,变量不必事先声明
???????
?B,变量无须先创建和赋值而直接使用
????????C,变量无须指定类型
????????D,可以使用
del
释放资源
50.Python的内存管理机制及调优手段?????????内存管理机制: 引用计数、垃圾回收、内存池
????????引用计数:引用计数是一种非常高效的内存管理手段,当一个Python
对象被引用时其引用计数增加
1,当其不再被一个变量引用时则计数减
1,
当引用计数等于
0
时对象被删除。弱引用不会增加引用计数 。
????????垃圾回收:
????????1.引用计数
????????引用计数也是一种垃圾收集机制,而且也是一种最直观、最简单的垃圾收集技术。当Python
的某个对象的引用计数降为
0
时,说明没有任何引用指向该对象,该对象就成为要被回收的垃圾了。比如某个新建
对象,它被分配给某个引用,对象的引用计数变为
1
,如果引用被删除,对象的引用计数为
0,
那么该对
象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话,引用计数机制就不再起有效的作用了。
????????2.标记清除
????????https://foofifish.net/python-gc.html
????????调优手段
????????1.手动垃圾回收
????????2.调高垃圾回收阈值
????????3.避免循环引用
51.内存泄露是什么?如何避免?
????????内存泄漏指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存。内存泄漏并非指内存在物理上的消失,而是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,导致在释放该段内存之前就失去了对该段内存的控
制,从而造成了内存的浪费。
????????有 del ()
函数的对象间的循环引用是导致内存泄露的主凶。不使用一个对象时使用
: del object
来
删除一个对象的引用计数就可以有效防止内存泄露问题。
????????通过Python
扩展模块
gc
来查看不能回收的对象的详细信息。
????????可以通过 sys.getrefcount(obj)
来获取对象的引用计数,并根据返回值是否为
0
来判断是否内存泄露。
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