Python3中延时变量与free_list链表的区别是什么?
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 '''登录后复制
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
和 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 '''登录后复制
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。
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