个人网站设计论文道客巴巴,郑州最新消息今天,注册wordpress,网页设计软件dw全称一、赋值、浅拷贝和深拷贝的区别
赋值
在python中#xff0c;对象的赋值就是简单的对象引用。 1. a [1,2,hello,[python, C]]2. b a 在上述情况下#xff0c;a和b是一样的#xff0c;它们指向同一片内存#xff0c;b不过是a的别名#xff0c;是引用。 赋值…一、赋值、浅拷贝和深拷贝的区别
赋值
在python中对象的赋值就是简单的对象引用。 1. a [1,2,hello,[python, C]]2. b a 在上述情况下a和b是一样的它们指向同一片内存b不过是a的别名是引用。 赋值操作包括对象作为参数、返回值不会开辟新的内存空间它只是复制了对象的引用。也就是说除了b这个名字之外没有其他的内存开销。修改了a也就影响了b同理修改了b也就影响力a。
浅拷贝
浅拷贝是指创建一个新的对象其内容是原对象中元素的引用新对象与原对象共享内存中的子对象。其内容非原对象的引用而是原对象内第一层对象(对象子元素)的引用。浅拷贝有三种形式切片操作、工厂函数、copy模块中的copy函数
1. 比如上述的列表 a
2. 切片操作b a[:] 或者 b [x for x in a]
3. 工厂函数b list(a)
4. copy 函数b copy.copy(a)浅拷贝之所以是浅拷贝是因为它仅仅只拷贝了一层在列表a中有一个嵌套的list如果修改它情况就不一样了。 比如a[3].append(‘java’),查看列表b会发现列表b也发生了变化这是因为我们修改了嵌套的list修改外层元素会修改它的引用让它们指向别的位置修改嵌套列表中的元素列表的地址并未发生变化指向的都是同一个位置。
深拷贝
深拷贝只有一种形式copy模块中的deepcopy()函数。深拷贝是指创建一个新的对象然后递归的拷贝原对象所包含的子对象排除最后一层。深拷贝出来的对象与原对象没有任何关联。深拷贝和浅拷贝对应深拷贝拷贝了对象的所有元素包括多层嵌套的元素。因此它的时间和空间开销要高。同样的列表a如果使用bcopy.deepcopy(a)在修改列表b将不会影响到列表a即使嵌套的列表具有更深的层次也不会产生影响影响深拷贝拷贝出来的对象根本就是一个全新的对象不再与原来的对象有任何的关联。
值得注意的是
对于数字和字符串等不可变类型原子类型来说赋值、浅拷贝和深拷贝无意义因为其永远指向同一个内存地址都是对同一对象的引用。如果元组变量包含原子类型对象即使采用了深拷贝也只能得到浅拷贝。
二、Python的内存管理机制及调优手段
Python的内存管理是自动的主要是由垃圾收集器和内存分配器组成。
Python(尤其是CPython实现)主要采用以下几种内存管理机制其中包括引用计数、垃圾回收和内存池等技术。
1、引用计数
引用计数是一种非常高效的内存管理手段当一个python对象被引用时其引用数增加1当其不在被一个变量引用时则计数减1。当引用计数等于0时回收对象。
2、垃圾回收
1引用计数
标记清引用计数也是一种垃圾收集机制而且也是一种最直观最简单的垃圾收集技术。当 Python 的某个对象的引用计数降为 0 时说明没有任何引用指向该对象该对象就成为要被回收的垃圾了。比如某个新建对象它被分配给某个引用对象的引用计数变为 1。如果引用被删除对象的引用计数为 0那么该对象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话引用计数机制就不再起有效的作用了。
2标记清除 如果两个对象的引用计数都为 1但是仅仅存在他们之间的循环引用那么这两个对象都是需要被回收的也就是说它们的引用计数虽然表现为非 0但实际上有效的引用计数为 0。所以先将循环引用摘掉就会得出这两个对象的有效计数。 3分代回收
因为垃圾回收机制每次回收内存都需要将所有的对象引用计数都遍历一遍这是非常耗时的所以在历经多次扫描的情况下都没有被回收的变量垃圾回收机制就会将他们按等级划分垃圾回收机制就会认为该变量是常用的变量对其的扫描频率就会降低。这使得垃圾收集机制需要处理的内存少了效率自然就提高了。
3、内存池
Python的内存池是一个缓存区用于管理小于256个字节的对象的内存分配内存池机制主要用于管理小块内存对象比如整型数值、字符串、元组等当程序需要创建这些小块对象时python会从内存池中分配一段内存空间并将其划分为多个大小的块保存在内存池中当程序需要销毁这些对象时python会将它们标记为未使用状态并不会立即释放内存而是保留在内存池以备再次使用避免了频繁的内存分配和释放操作。
三、垃圾回收(Garbage Collection, GC)机制的原理
在Python中使用引用计数进行垃圾回收同时通过标记-清除算法解决容器对象可能产生的循环引用问题最后通过分代回收算法提高垃圾回收效率。
