python的内存管理

Python采用了类似Windows内核对象一样的方式来对内存进行管理。每一个对象，都维护这一个对指向该对对象的引用的计数。如图所示（图片来自Python核心编程）


、

x = 3.14

y = x

我们首先创建了一个对象3.14， 然后将这个浮点数对象的引用赋值给x，因为x是第一个引用，因此，这个浮点数对象的引用计数为1. 语句y = x创建了一个指向同一个对象的引用别名y，我们发现，并没有为Y创建一个新的对象，而是将Y也指向了x指向的浮点数对象，使其引用计数为2.

我们可以很容易就证明上述的观点：



变量a 和 变量b的id一致(我们可以将id值想象为C中变量的指针).

我们援引另一个网址的图片来说明问题：对于C语言来讲，我们创建一个变量A时就会为为该变量申请一个内存空间，并将变量值 放入该空间中,当将该变量赋给另一变量B时会为B申请一个新的内存空间，并将变量值放入到B的内存空间中，这也是为什么A和B的指针不一致的原因。如图：





int A = 1 int A = 2

而Python的情况却不一样，实际上，Python的处理方式和Javascript有点类似，如图所示，变量更像是附在对象上的标签(和引用的定义类似)。当变量被绑定在一个对象上的时候，该变量的引用计数就是1，(还有另外一些情况也会导致变量引用计数的增加),系统会自动维护这些标签，并定时扫描，当某标签的引用计数变为0的时候，该对就会被回收。







a = 1 a = 2 b = a

# True
a = 1
b = 1
print(a is b)

# True
a = "good"
b = "good"
print(a is b)

# True
a = "very good morning"
b = "very good morning"
print(a is b)

# False
a = []
b = []
print(a is b)

可以看到，由于Python缓存了整数和字符串，因此每个对象只存有一份。比如，所有整数1的引用都指向同一对象。即使使用赋值语句，也只是创造了新的引用，而不是对象本身。长的字符串和其它对象可以有多个相同的对象，可以使用赋值语句创建出新的对象。

#36205432
#36205432
a = {'chen':1,'duo':2}
b = a
print id(a)
print id(b)

#36205432
#36205432
a['chen'] = 5
print id(a)
print id(b)

#42284712
#36205432
a = {'chen':1,'duo':2}
print id(a)
print id(b)

由此可见，当对象本身变化时，引用随之变化，但内存地址不变。对象有多个引用时，一个引用与对象关系的改变并不影响这个对象的其他引用。