干货：Python的内存管理方法

了解内存管理可以帮助您编写高效的Python代码。可能无法控制内存分配，但是您可以优化程序来更好地分配内存。

在python中，整个对象存储在内存中，对象可以是整数、字符串或列表，以及指向对象的变量。 让我们了解python对象的作用！每当创建一个变量时（比如a = 200），就会在内存中创建一个新的PyObject，它的ref count被设置为1，变量“a”指向它。 但是什么是ref count呢? 举个例子，我们有一个类型为integer、值为200的变量“a”。假设我需要另一个名为“b”的变量，其类型为integer，值为200。创建了两个这样的变量 a = 200 b = 200 现在，您可能在猜测，对于变量“a”和“b”，内存中必须有2个对象。但事实并非如此。“a”和“b”指向同一个对象。 变量a和b引用相同的PyObject。

让我们通过Python代码来验证这一点。 如您所见，变量“ a”和“ b”具有相同的id（内存位置），因此表示相同的对象，而c具有不同的id值。因此，当前在内存中有两个python对象。 现在，如果我们为“ a”分配一个新值，即a = 3。 现在， “ a”指向一个新对象，而 “ b”仍然指向同一对象。 但是让我们考虑这个例子。 在此示例中，a = 1，但“ b”的值为“ a”。当我们更改“ a”的值时，是否也会影响“ b”？让我们来看看。 “ a”现在指向新对象，但 “ b”仍然指向旧对象。 但这是为什么呢？ 因为“b”并不直接指向变量“a”，而是指向变量“a”的对象。这就是ref count的作用，它跟踪指向它的变量的数量。 当PyObject的引用ref count变为零，将会发生什么呢？ 一旦对象的ref count变为0，垃圾收集器就会将其从内存中删除。

那么如何删除对对象的引用。

del Python的内置del关键字可帮助我们删除这些指向对象的引用。实际上，有些人认为del从内存中删除了对象，事实并非如此。但可以像这样使用del删除引用。

超出范围 一旦超出范围，对象的引用将自动删除。 让我们以上面的代码为例，变量“ x”的对象在scope函数中ref count为+1，但是当解释器离开此函数作用域时，PyObject的ref count将减1，因为“ x”是一个局部变量，只对它的函数有作用域。

3.将新对象分配给变量。 将新对象分配给现有变量时。前一个对象的ref count减1。