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Python3中延时变量和free_list链表的区别是什么

时间:2024-7-7 08:59     作者:韩俊     分类: Python


今天小编给大家分享一下Python3中延时变量和free_list链表的区别是什么的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。

1、概念

1、区别

        在Python3中,"延时变量" 和 "free_list链表" 是两个不同的概念,他们之间没有直接联系。

2、延时变量(Lazy evaluation)

        延时变量是指在某些情况下,Python不会立即计算表达式的值,而是等到需要用到这个值的时候在进行计算。这种方式称为 "惰性计算" 或 "延时计算"。

      例如:生成器(generator)就是一种延时计算的方式。

当创建一个生成器对象时,它不会立即生成所有的值,而是在需要时逐个生成,这种方式的优点是:节省内存空间和计算资源

3. free_list链表

        free_list 链表 是Python3中的一个内存管理机制。采用了垃圾回收机制来自动管理内存空间,其中free_list链表是一种可以重复利用已经分配但未被使用的内存块的机制。

   当创建一个新对象时,Python会分配一块内存空间,并将其标记为已使用。当对象不在被引用时,Python会自动将其标记为未使用,并将其添加到free_list链表中。当下次创建对象时,Python会首先检查free_list链表中是否有可重复利用的内存块,从而避免不必要的内存分配和释放操作。

2、示例

1. 延时变量示例

        在这个示例中,定义了一个生成器函数

fibonacci()
,实现了斐波那契数列的生成逻辑。当我们创建一个生成器对象
fib
时,它不会立即生成所有的斐波那契数列数值,而是在需要时逐个生成。在这里,我们使用了
next()
函数来获取下一个斐波那契数列数值。

# 定义一个生成器,实现斐波那契数列
def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a , b = b, a+b
#创建一个生成器对象
fib = fibonacci()
#打印前 10 个斐波那契数列数值
for i in range(10):
    print(next(fib))
'''
执行结果如下:
0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
'''

2.free_list链表

        在这个示例中,我们先创建了两个相同的列表对象

a
b
,并打印它们的内存地址。然后,我们将
a
对象从内存中删除,并使用
gc.collect()
强制进行垃圾回收。接着,我们创建了一个新的列表对象
c
,并打印它的内存地址。最后,我们使用
sys.getsizeof([])
函数检查 free_list 链表中是否有可重复利用的内存块

import sys
import gc
#创建两个相同的列表对象
a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
#打印a和b对象的内存地址
print("a 的内存地址:", id(a))
print("b 的内存地址:", id(b))
#将a 对象从内存中删除
del a
# 创建一个新的列表对象 c
# 强制进行垃圾回收
gc.collect()
c = [1, 2, 3]
#打印 c 对象的内存地址
print("c 的内存地址:", id(c))
 
#检查 free_list 链表中是否有可重复利用的内存块
print("free_list 链表:", sys.getsizeof([]))
'''
执行结果如下:
a 的内存地址: 22203400
b 的内存地址: 22201928
c 的内存地址: 21904648
free_list 链表: 64
'''

  

  gc.collect()
可以强制进行垃圾回收,但并不意味着内存会立即被清空。Python 中的内存管理是由解释器和操作系统共同管理的,具体的内存分配和回收时机也受到多种因素的影响,如垃圾回收器算法、系统内存使用情况等。

     在上面的示例中,当我们删除

a
对象并调用
gc.collect()
进行垃圾回收时,Python 解释器会将
a
对象所占用的内存标记为可回收状态,并将其添加到垃圾回收器的待回收列表中。但是,这并不意味着内存立即被回收,而是在垃圾回收器的下一轮回收时才会被清理。

      另外,即使

a
对象所占用的内存被回收了,也不一定意味着该内存空间被立即释放,因为 Python 中的内存管理采用了一种延迟分配的机制,即只有当需要申请更多内存时,Python 才会向操作系统请求分配新的内存空间。因此,在上面的示例中,虽然
a
对象的内存空间可能已经被回收,但该内存空间可能仍然被 Python 解释器保留以供未来使用,从而避免不必要的内存分配和释放开销。

        需要注意的是,即使

a
b
c
三个对象的内存地址不重复,也并不意味着它们占用的内存空间不会重叠。这是因为,Python 中的内存管理方式是以对象为单位进行分配和管理的,每个对象占用的内存空间可能是不连续的,因此不同对象的内存空间可能会部分重叠。

标签: python

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