了解python内存管理机制的案例分析？这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容，让我们一起来看看吧！
语言的内存管理是语言设计的一个重要方面。它是决定语言性能的重要因素。无论是C语言的手工管理，还是Java的垃圾回收，都成为语言最重要的特征。这里以Python语言为例子，说明一门动态类型的、面向对象的语言的内存管理方式。
一句话概括：引用计数为主，清除标记，分代回收为辅
python的垃圾回收（3种）
引用计数
当对象的引用的计数器变为0的时候，该对象可能在内存中，但是已经不能访问。python的垃圾回收时候不能做其他操作，如果一个对象的引用计数变为0的时候python就去回收该对象，那么很显然Python的效率会很差，那什么时候python会来回收呢？这是一个好问题。
python会监听自己new了多少个新的对象和有多少对象的引用计数器变为0了，两个数值做差的到的数和阈值去比较，大于阈值，内存开始进行垃圾回收，销毁引用计数器为0的对象。
优点:简单实时性，缺点：维护引用计数消耗资源，循环引用。
分代回收
为了提高效率，有很多对象，清理了很多次他依然存在，可以认为，这样的对象不需要经常回收，可以把它分到不同的集合，每个集合回收的时间间隔不同。简单的说这就是python的分代回收。
具体说一下，python中的垃圾分为1，2，3代，在1代里的对象每次回收都会去清理，当清理后有引用的对象依然存在，此时他会进入2代集合，同理2代集合清理的时候存在的对象会进入2代集合。
每个集合的清理时间如何分配，会先清理1代垃圾，当清理10次一代垃圾后会清理一次2代垃圾，当清理10次2代垃圾后会清理2代垃圾。
标记清除
按需分配，当内存不够的时候，从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历对象，将遍历的对象打上标记，然后在内存中清除没有标记的对象。
感谢各位的阅读！看完上述内容，你们对python内存管理机制的案例分析大概了解了吗？希望文章内容对大家有所帮助。如果想了解更多相关文章内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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