亚洲免费在线-亚洲免费在线播放-亚洲免费在线观看-亚洲免费在线观看视频-亚洲免费在线看-亚洲免费在线视频

Python 內存分配時的小秘密

系統 1683 0

Python 內存分配時的小秘密_第1張圖片

Python 中的 sys 模塊極為基礎而重要,它主要提供了一些給解釋器使用(或由它維護)的變量,以及一些與解釋器強交互的函數。

本文將會頻繁地使用該模塊的 getsizeof() 方法,因此,我先簡要介紹一下:

  • 該方法用于獲取一個對象的字節大?。╞ytes)

  • 它只計算直接占用的內存,而不計算對象內所引用對象的內存

這里有個直觀的例子:

              
                import?sys

a?=?[1,?2]
b?=?[a,?a]??#?即?[[1,?2],?[1,?2]]

#?a、b?都只有兩個元素,所以直接占用的大小相等
sys.getsizeof(a)?#?結果:80
sys.getsizeof(b)?#?結果:80

              
            

上例說明了一件事:一個靜態創建的列表,如果只包含兩個元素,那它自身占用的內存就是 80 字節,不管其元素所指向的對象是什么。

好了,擁有這把測量工具,我們就來探究一下 Python 的內置對象都藏了哪些小秘密吧。

Python 內存分配時的小秘密_第2張圖片

1、空對象不是“空”的!

對于我們熟知的一些空對象,例如空字符串、空列表、空字典等等,不知道大家是否曾好奇過,是否曾思考過這些問題:

空的對象是不是不占用內存呢?如果占內存,那占用多少呢?為什么是這樣分配的呢?

直接上代碼吧,一起來看看幾類基本數據結構的空對象的大?。?

              
                import?sys
sys.getsizeof("")??????#?49
sys.getsizeof([])??????#?64
sys.getsizeof(())??????#?48
sys.getsizeof(set())???#?224
sys.getsizeof(dict())??#?240

#?作為參照:
sys.getsizeof(1)???????#?28
sys.getsizeof(True)????#?28

              
            

可見,雖然都是空對象,但是這些對象在內存分配上并不為“空”,而且分配得還挺大(記住這幾個數字哦,后面會考)。

排一下序:基礎數字<空元組 < 空字符串 < 空列表 < 空集合 < 空字典。

這個小秘密該怎么解釋呢?

因為這些空對象都是容器,我們可以抽象地理解:它們的一部分內存用于創建容器的骨架、記錄容器的信息(如引用計數、使用量信息等等)、還有一部分內存則是預分配的。

2、內存擴充不是均勻的!

空對象并不為空,一部分原因是 Python 解釋器為它們預分配了一些初始空間。在不超出初始內存的情況下,每次新增元素,就使用已有內存,因而避免了再去申請新的內存。

那么,如果初始內存被分配完之后,新的內存是怎么分配的呢?

              
                import?sys
letters?=?"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"

a?=?[]
for?i?in?letters:
????a.append(i)
????print(f'{len(a)},?sys.getsizeof(a)?=?{sys.getsizeof(a)}')

b?=?set()
for?j?in?letters:
????b.add(j)
????print(f'{len(b)},?sys.getsizeof(b)?=?{sys.getsizeof(b)}')

c?=?dict()
for?k?in?letters:
????c[k]?=?k
????print(f'{len(c)},?sys.getsizeof(c)?=?{sys.getsizeof(c)}')

              
            

分別給三類可變對象添加 26 個元素,看看結果如何:

Python 內存分配時的小秘密_第3張圖片

由此能看出可變對象在擴充時的秘密:

  • 超額分配機制: 申請新內存時并不是按需分配的,而是多分配一些,因此當再添加少量元素時,不需要馬上去申請新內存

  • 非均勻分配機制: 三類對象申請新內存的頻率是不同的,而同一類對象每次超額分配的內存并不是均勻的,而是逐漸擴大的

3、列表不等于列表!

以上的可變對象在擴充時,有相似的分配機制,在動態擴容時可明顯看出效果。

那么,靜態創建的對象是否也有這樣的分配機制呢?它跟動態擴容比,是否有所區別呢?

先看看集合與字典:

              
                #?靜態創建對象
set_1?=?{1,?2,?3,?4}
set_2?=?{1,?2,?3,?4,?5}
dict_1?=?{'a':1,?'b':2,?'c':3,?'d':4,?'e':5}
dict_2?=?{'a':1,?'b':2,?'c':3,?'d':4,?'e':5,?'f':6}

sys.getsizeof(set_1)??#?224
sys.getsizeof(set_2)??#?736
sys.getsizeof(dict_1)?#?240
sys.getsizeof(dict_2)?#?368

              
            

看到這個結果,再對比上一節的截圖,可以看出: 在元素個數相等時,靜態創建的集合/字典所占的內存跟動態擴容時完全一樣。

這個結論是否適用于列表對象呢?一起看看:

              
                list_1?=?['a',?'b']
list_2?=?['a',?'b',?'c']
list_3?=?['a',?'b',?'c',?'d']
list_4?=?['a',?'b',?'c',?'d',?'e']

sys.getsizeof(list_1)??#?80
sys.getsizeof(list_2)??#?88
sys.getsizeof(list_3)??#?96
sys.getsizeof(list_4)??#?104

              
            

上一節的截圖顯示,列表在前 4 個元素時都占 96 字節,在 5 個元素時占 128 字節,與這里明顯矛盾。

所以,這個秘密昭然若揭: 在元素個數相等時,靜態創建的列表所占的內存有可能小于動態擴容時的內存!

也就是說,這兩種列表看似相同,實際卻不同!列表不等于列表!

Python 內存分配時的小秘密_第4張圖片

4、消減元素并不會釋放內存!

前面提到了,擴充可變對象時,可能會申請新的內存。

那么,如果反過來縮減可變對象,減掉一些元素后,新申請的內存是否會自動回收掉呢?

              
                import?sys
a?=?[1,?2,?3,?4]
sys.getsizeof(a)?#?初始值:96
a.append(5)??????#?擴充后:[1, 2, 3, 4, 5]
sys.getsizeof(a)?#?擴充后:128
a.pop()??????????#?縮減后:[1, 2, 3, 4]
sys.getsizeof(a)?#?縮減后:128

              
            

如代碼所示,列表在一擴一縮后,雖然回到了原樣,但是所占用的內存空間可沒有自動釋放啊。其它的可變對象同理。

這就是 Python 的小秘密了, “胖子無法減重原理” :瘦子變胖容易,縮減身型也容易,但是體重減不掉,哈哈~~~

5、空字典不等于空字典!

使用 pop() 方法,只會縮減可變對象中的元素,但并不會釋放已申請的內存空間。

還有個 clear() 方法,它會清空可變對象的所有元素,讓我們試試看吧:

              
                import?sys
a?=?[1,?2,?3]
b?=?{1,?2,?3}
c?=?{'a':1,?'b':2,?'c':3}

sys.getsizeof(a)?#?88
sys.getsizeof(b)?#?224
sys.getsizeof(c)?#?240

a.clear()????????#?清空后:[]
b.clear()????????#?清空后:set()
c.clear()????????#?清空后:{},也即 dict()

              
            

調用 clear() 方法,我們就獲得了幾個空對象。

在第一小節里,它們的內存大小已經被查驗過了。(前面說過會考的,請 默寫 回看下)

但是,如果這時再查驗的話,你會驚訝地發現,這些空對象的大小跟前面查的并不完全一樣!

              
                #?承接前面的清空操作:
sys.getsizeof(a)?#?64
sys.getsizeof(b)?#?224
sys.getsizeof(c)?#?72

              
            

空列表與空元組的大小不變,然而空字典(72)竟然比前面的空字典(240)要小很多!

也就是說,列表與元組在清空元素后,回到起點不變初心,然而,字典這家伙卻是“賠了夫人又折兵”,不僅把“吃”進去的全吐出來了,還把自己的老本給虧掉了!

Python 內存分配時的小秘密_第5張圖片

字典的這個秘密藏得挺深的,說實話我也是剛剛獲知,百思不得其解……

以上就是 Python 在分配內存時的幾個小秘密啦,看完之后,你是否覺得漲見識了呢?

你想明白了幾個呢,又產生了多少新的謎團呢?歡迎留言一起交流哦~

對于那些沒有充分解釋的小秘密,今后我們再慢慢揭秘……

作者簡介: 豌豆花下貓,生于廣東畢業于武大,現為蘇漂程序員,有一些極客思維,也有一些人文情懷,有一些溫度,還有一些態度。 公眾號: 「Python貓」(python_cat)

Python 內存分配時的小秘密_第6張圖片


更多文章、技術交流、商務合作、聯系博主

微信掃碼或搜索:z360901061

微信掃一掃加我為好友

QQ號聯系: 360901061

您的支持是博主寫作最大的動力,如果您喜歡我的文章,感覺我的文章對您有幫助,請用微信掃描下面二維碼支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金額吧,狠狠點擊下面給點支持吧,站長非常感激您!手機微信長按不能支付解決辦法:請將微信支付二維碼保存到相冊,切換到微信,然后點擊微信右上角掃一掃功能,選擇支付二維碼完成支付。

【本文對您有幫助就好】

您的支持是博主寫作最大的動力,如果您喜歡我的文章,感覺我的文章對您有幫助,請用微信掃描上面二維碼支持博主2元、5元、10元、自定義金額等您想捐的金額吧,站長會非常 感謝您的哦?。?!

發表我的評論
最新評論 總共0條評論
主站蜘蛛池模板: 美女被爆羞羞视频网站视频 | 在线视频综合视频免费观看 | 久久久一区二区三区不卡 | 99这里只精品热在线获取 | 亚洲国产欧美在线 | 欧美日韩一区二区三区毛片 | 国产精品成人麻豆专区 | 国产精品久久久久久久久久日本 | 久操免费在线观看 | 久久黄色免费视频 | 亚洲黄色片视频 | 夜夜操影院 | 日日噜噜噜夜夜爽爽狠狠 | 欧美日本一级在线播放 | 综合激情在线 | 日本欧美日韩 | 亚洲日日干 | 国产精品毛片一区 | 免费看欧美一级特黄a毛片 免费看欧美一级特黄α大片 | 久久爱99| 视频国产免费 | 青青青免费在线视频 | 色天使色婷婷丁香久久综合 | 欧美色亚洲 | 欧美一区二区三区在线播放 | 四虎海外影库www4hu | 国产精品久久久久久福利 | 视频福利一区 | 欧美在线成人午夜影视 | 一区国严二区亚洲三区 | 久久亚洲精品久久久久 | 福利视频欧美一区二区三区 | 国产不卡精品一区二区三区 | 欧美在线性爱视频 | 福利网站在线观看 | 四虎成年永久免费网站 | 久久91综合国产91久久精品 | 亚洲精品欧美日韩 | 手机观看毛片 | 欧美午夜在线播放 | 国产美女在线免费观看 |