13518219792
今天就跟大家聊聊有关Python内存管理机制的原理是什么，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
成都创新互联公司制作网站网页找三站合一网站制作公司,专注于网页设计,做网站、成都网站设计,网站设计,企业网站搭建,网站开发,建网站业务,680元做网站,已为成百上千服务,成都创新互联公司网站建设将一如既往的为我们的客户提供最优质的网站建设、网络营销推广服务!
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。
看完上述内容，你们对Python内存管理机制的原理是什么有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
