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    对象的内存使用

    赋值语句是e5a48de588b662616964757a686964616f31333361303062语言最常见的功能了。但即使是最简单的赋值语句,也可以很有内涵。Python的赋值语句就很值得研究。

    a = 1

    整数1为一个对象。而a是一个引用。利用赋值语句,引用a指向对象1。Python是动态类型的语言(参考动态类型),对象与引用分离。Python像使用“筷子”那样,通过引用来接触和翻动真正的食物——对象。

    引用和对象

    为了探索对象在内存的存储,我们可以求助于Python的内置函数id()。它用于返回对象的身份(identity)。其实,这里所谓的身份,就是该对象的内存地址。

    a = 1

    print(id(a))

    print(hex(id(a)))

    在我的计算机上,它们返回的是:

    11246696

    '0xab9c68'

    分别为内存地址的十进制和十六进制表示。

    在Python中,整数和短小的字符,Python都会缓存这些对象,以便重复使用。当我们创建多个等于1的引用时,实际上是让所有这些引用指向同一个对象。

    a = 1

    b = 1

    print(id(a))

    print(id(b))

    上面程序返回

    11246696

    11246696

    可见a和b实际上是指向同一个对象的两个引用。

    为了检验两个引用指向同一个对象,我们可以用is关键字。is用于判断两个引用所指的对象是否相同。

    # True

    a = 1

    b = 1

    print(a is b)

    # True

    a = "good"

    b = "good"

    print(a is b)

    # False

    a = "very good morning"

    b = "very good morning"

    print(a is b)

    # False

    a = []

    b = []

    print(a is b)

    上面的注释为相应的运行结果。可以看到,由于Python缓存了整数和短字符串,因此每个对象只存有一份。比如,所有整数1的引用都指向同一对象。即使使用赋值语句,也只是创造了新的引用,而不是对象本身。长的字符串和其它对象可以有多个相同的对象,可以使用赋值语句创建出新的对象。

    在Python中,每个对象都有存有指向该对象的引用总数,即引用计数(reference count)。

    我们可以使用sys包中的getrefcount(),来查看某个对象的引用计数。需要注意的是,当使用某个引用作为参数,传递给getrefcount()时,参数实际上创建了一个临时的引用。因此,getrefcount()所得到的结果,会比期望的多1。

    from sys import getrefcount

    a = [1, 2, 3]

    print(getrefcount(a))

    b = a

    print(getrefcount(b))

    由于上述原因,两个getrefcount将返回2和3,而不是期望的1和2。

    对象引用对象

    Python的一个容器对象(container),比如表、词典等,可以包含多个对象。实际上,容器对象中包含的并不是元素对象本身,是指向各个元素对象的引用。

    我们也可以自定义一个对象,并引用其它对象:

    class from_obj(object):

    def __init__(self, to_obj):

    self.to_obj = to_obj

    b = [1,2,3]

    a = from_obj(b)

    print(id(a.to_obj))

    print(id(b))

    可以看到,a引用了对象b。

    对象引用对象,是Python最基本的构成方式。即使是a = 1这一赋值方式,实际上是让词典的一个键值"a"的元素引用整数对象1。该词典对象用于记录所有的全局引用。该词典引用了整数对象1。我们可以通过内置函数globals()来查看该词典。

    当一个对象A被另一个对象B引用时,A的引用计数将增加1。

    from sys import getrefcount

    a = [1, 2, 3]

    print(getrefcount(a))

    b = [a, a]

    print(getrefcount(a))

    由于对象b引用了两次a,a的引用计数增加了2。

    容器对象的引用可能构成很复杂的拓扑结构。我们可以用objgraph包来绘制其引用关系,比如

    x = [1, 2, 3]

    y = [x, dict(key1=x)]

    z = [y, (x, y)]

    import objgraph

    objgraph.show_refs([z], filename='ref_topo.png')

    objgraph是Python的一个第三方包。安装之前需要安装xdot。

    sudo apt-get install xdot

    sudo pip install objgraph

    objgraph官网

    两个对象可能相互引用,从而构成所谓的引用环(reference cycle)。

    a = []

    b = [a]

    a.append(b)

    即使是一个对象,只需要自己引用自己,也能构成引用环。

    a = []

    a.append(a)

    print(getrefcount(a))

    引用环会给垃圾回收机制带来很大的麻烦,我将在后面详细叙述这一点。

    引用减少

    某个对象的引用计数可能减少。比如,可以使用del关键字删除某个引用:

    from sys import getrefcount

    a = [1, 2, 3]

    b = a

    print(getrefcount(b))

    del a

    print(getrefcount(b))

    del也可以用于删除容器元素中的元素,比如:

    a = [1,2,3]

    del a[0]

    print(a)

    如果某个引用指向对象A,当这个引用被重新定向到某个其他对象B时,对象A的引用计数减少:

    from sys import getrefcount

    a = [1, 2, 3]

    b = a

    print(getrefcount(b))

    a = 1

    print(getrefcount(b))

    垃圾回收

    吃太多,总会变胖,Python也是这样。当Python中的对象越来越多,它们将占据越来越大的内存。不过你不用太担心Python的体形,它会乖巧的在适当的时候“减肥”,启动垃圾回收(garbage collection),将没用的对象清除。在许多语言中都有垃圾回收机制,比如Java和Ruby。尽管最终目的都是塑造苗条的提醒,但不同语言的减肥方案有很大的差异 (这一点可以对比本文和Java内存管理与垃圾回收

    )。

    从基本原理上,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。比如下面的表:

    a = [1, 2, 3]

    del a

    del a后,已经没有任何引用指向之前建立的[1, 2, 3]这个表。用户不可能通过任何方式接触或者动用这个对象。这个对象如果继续待在内存里,就成了不健康的脂肪。当垃圾回收启动时,Python扫描到这个引用计数为0的对象,就将它所占据的内存清空。

    然而,减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时,Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多,就没有必要总启动垃圾回收。所以,Python只会在特定条件下,自动启动垃圾回收。当Python运行时,会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时,垃圾回收才会启动。

    我们可以通过gc模块的get_threshold()方法,查看该阈值:

    import gc

    print(gc.get_threshold())

    返回(700, 10, 10),后面的两个10是与分代回收相关的阈值,后面可以看到。700即是垃圾回收启动的阈值。可以通过gc中的set_threshold()方法重新设置。

    我们也可以手动启动垃圾回收,即使用gc.collect()。

    分代回收

    Python同时采用了分代(generation)回收的策略。这一策略的基本假设是,存活时间越久的对象,越不可能在后面的程序中变成垃圾。我们的程序往往会产生大量的对象,许多对象很快产生和消失,但也有一些对象长期被使用。出于信任和效率,对于这样一些“长寿”对象,我们相信它们的用处,所以减少在垃圾回收中扫描它们的频率。

    小家伙要多检查

    Python将所有的对象分为0,1,2三代。所有的新建对象都是0代对象。当某一代对象经历过垃圾回收,依然存活,那么它就被归入下一代对象。垃圾回收启动时,一定会扫描所有的0代对象。如果0代经过一定次数垃圾回收,那么就启动对0代和1代的扫描清理。当1代也经历了一定次数的垃圾回收后,那么会启动对0,1,2,即对所有对象进行扫描。

    这两个次数即上面get_threshold()返回的(700, 10, 10)返回的两个10。也就是说,每10次0代垃圾回收,会配合1次1代的垃圾回收;而每10次1代的垃圾回收,才会有1次的2代垃圾回收。

    同样可以用set_threshold()来调整,比如对2代对象进行更频繁的扫描。

    import gc

    gc.set_threshold(700, 10, 5)

    孤立的引用环

    引用环的存在会给上面的垃圾回收机制带来很大的困难。这些引用环可能构成无法使用,但引用计数不为0的一些对象。

    a = []

    b = [a]

    a.append(b)

    del a

    del b

    上面我们先创建了两个表对象,并引用对方,构成一个引用环。删除了a,b引用之后,这两个对象不可能再从程序中调用,就没有什么用处了。但是由于引用环的存在,这两个对象的引用计数都没有降到0,不会被垃圾回收。

    孤立的引用环

    为了回收这样的引用环,Python复制每个对象的引用计数,可以记为gc_ref。假设,每个对象i,该计数为gc_ref_i。Python会遍历所有的对象i。对于每个对象i引用的对象j,将相应的gc_ref_j减1。

    遍历后的结果

    在结束遍历后,gc_ref不为0的对象,和这些对象引用的对象,以及继续更下游引用的对象,需要被保留。而其它的对象则被垃圾回收。

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  • 在当下这个智能手机遍布的时代,人们每天用自己的手机上网基本成了每个人的习惯。但不知道大家发现没有,手机用久了之后会发生明显的卡顿...但现在手机内存是越来越大,16G内存的手机基本市面上都没有卖的,或者是很...

    在当下这个智能手机遍布的时代,人们每天用自己的手机上网基本成了每个人的习惯。但不知道大家发现没有,手机用久了之后会发生明显的卡顿现象,而且手机的内存也越用越少,不管是再高端的手机都是一样。还有的勤快的用户几乎每天都会清理自己的缓存,但还是解决不了存储空间不够的现象。

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    以前的手机基本是16个G的内存,那时候大家觉得16G完全够用。但现在手机内存是越来越大,16G内存的手机基本市面上都没有卖的,或者是很多给老人卖的老年机。

    现在手机市场的手机最低的内存基本是64G起,但已经有很少的用户买65G的手机了,完全不够用。现在很多消费者都会选择128G内存的手机。但很多用户发现虽然是128G的内存还是不够用,后悔没有买更大的内存,要知道当初很多电脑的内存都128G.

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    其实很多日常的APP并不是很占内存,安装日常需要的APP最多只是花掉10个G左右,但为什么我们的内存会越用越少啦?有网友发现只要删掉2个软件内存瞬间多出40多个G。这2款软件就是很多人手机上都有的QQ和微信。

    这里就有很多网友会问了:微信和QQ不过就是2个社交软件而已,安装包也不大,为什么会占这么大的内存。其实QQ和微信的安装包虽然不大,但通过长期的使用这2个软件会缓存资源,用的越久缓存的就越多,时间一长手机的空间就不够用了。

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    那么怎么样才能清理这些缓存啦?有些用户会下载一些清理缓存的软件,但这些软件一般是不会完全清理掉QQ和微信的缓存的,如果想把这些缓存彻底清理掉,那只能把这2个软件删除,然后再下载。但这样做的话会让一些重要的文件照片丢失掉,这是很多用户不愿意用这种方法的原因。

    现在我们每天都要用到QQ和微信,如果不想内存不够用手机卡顿,也不想删掉重新下载的话,那买手机的时候我们的用户尽量买大一些的手机哦!

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  • 还再用手机管家清理手机内存?其实不用这么麻烦,只要了解手机上这几个英文文件夹的意思,瞬间就能多出10过个G,你的手机还能多用几年。Download(下载文件夹)Download(下载文件夹),我们下载完的文件或是软件...

    还再用手机管家清理手机内存?其实不用这么麻烦,只要了解手机上这几个英文文件夹的意思,瞬间就能多出10过个G,让你的手机还能多用几年。

    853df488dcdcf97cfad46247da17e14d.png

    Download(下载文件夹)

    Download(下载文件夹),我们下载完的文件或是软件都是放在里面,但是还有一些没用安装包也在里面。但需要确定的是先检查一下在没有重要文件的情况下再删除。

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    Android(安卓系统)

    Android(安卓系统), 不要以为这是系统就不敢动他,其实里面有一些垃圾小内存还是可以清除的。

    00dcd678829e99a457294e24fb2fa1a0.png

    Alipay(支付宝)

    Alipay(支付宝),里面有一些没用的图片,还有不需要的账单(可以提前打开支付宝检查下),可以删除,能节省不少内存。

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    DCIM(图片储存文件夹)

    DCIM(图片储存文件夹),相册里面的照片一般占据的空间较大,在彻底清除前,可以把照片上传至云空间,轻轻松松就能让手机少几个G。

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    Temp(临时储存)

    Temp(临时储存)一般都是手机里一些软件缓存的文件,有时候软件关闭是会自动删除,但是有些软件是不会自动删除,所以文件夹里面的数据可以删除的。

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    大家都知道这些文件夹什么意思就能进行删除,清理内存后的手机能流畅不少呢!如果手机内存较小,可以打开手机试试。(友情提示,保存好重要文件在进行清除。)

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  • 随着手机使用时间的增加,手机剩余的内存会越来越少,导致手机运行你卡顿,减缓手机使用寿命。一般我们都会进行不同层次的清理,但很多方法都是治标不治本。这里就教大家3个方法,有效清理手机缓存,你的手机不再...

    随着手机使用时间的增加,手机剩余的内存会越来越少,导致手机运行你卡顿,减缓手机使用寿命。一般我们都会进行不同层次的清理,但很多方法都是治标不治本。

    这里就教大家3个方法,有效清理手机缓存,让你的手机不再卡顿。

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    1、 卸载不常用的应用

    手机上很多应用,当时需要用就下了,隔了一段时间觉得没有必要留着,一般都是直接在桌面长按进行删除。但实际上这样卸载拥有,残留的缓存数据很多。

    daa22d5e9f41d8313efdab5fa1d80a3c.png

    想要彻底删除,还需要进入到手机管家里,然后选择清理内存,可以看到不常用的应用选项,在这里进行卸载,可以彻底删除指定应用的数据。

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    微信专项清理

    查看手机内存的时候,你肯定会看到微信是占手机内存的最大应用之一,因此微信进行专项清理也是很有必要的。

    平时我们在刷朋友圈、聊天的时候,一些文件会自动下载到手机上,导致微信缓存越来越多,所以需要进入到微信设置了,在通用里关闭照片、视频和文件。

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    除了需要关闭的选项之外,还需要定时对微信进行清理,还是在通用里,找到存储空间,就能进行清理。

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    2、文件夹删除

    手机上有很多文件夹,显示是英文字母,很多时候都看不懂的。实际上如果删除这3个文件夹,手机内存也会空余出来一部分。

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    Android。主要是储存安卓系统运行时的缓存文件,垃圾非常多,建议删除。虽然会丢失部分有用的缓存数据,但是功大于过。

    Micromsg。主要是用来存储微信和QQ里面的照片、视频、表情包等内容,可以删除。如果有需要的照片,建议先备份。

    DCIM。主要用来存储手机拍摄的相片的,分享到网上的图片也会自动保存在这里,所以有必要删除。但是需要的照片,建议先备份。

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    手机使用久了,如果一直卡顿,不妨试试这3个清理妙招,能有效解决手机卡顿问题。

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  • 内存卡清空的文件数据怎么恢复

    千次阅读 2013-12-27 10:17:33
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