简介：本文的首席执行官注释将介绍有关python对象占用多少资源的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
因为Python中的所有事物都是对象，所以Python的存储问题是对象的存储问题。实际上，对于每个对象，Python将分配一个存储空间来存储它。
那么，如何在内存中分布Python，如何管理内存以及如何发布内存？
总而言之，有几个方面：参考计数，垃圾回收，内存池机构
Python使用参考计数将对象维护在跟踪内存中。Python记录了有多少个参考文献，也就是说，参考计数
1.创建对象a ='abc'
2.引用对象b = a
3.对象由其他对象引用li = [1,2，a]
4.对象将函数作为参数传递给函数：foo（x）
1.删除del a或del b
2.变量引用其他对象B = C或A = C
3.该变量留下了位置的范围（函数调用端）。例如，在上面的foo（x）函数的末尾，x方向的对象引用减少1。
4.在其他参考对象中删除（删除）li.remove（a）
5.窗口对象本身被破坏：del li，或窗口对象本身离开范围。
也就是说，对象p参考d中的属性和对象d中的属性同时引用，这仅导致p和d对象，并且由于仍然引用了它们的内存空间，因此无法释放其内存空间。深度解释是在周期参考后，P和D的数量被引用为2，并且在删除了P和D对象后，对1的参考数称为1，而不是0，并且只能检查Python一个对象被引用一个对象的引用。当数字为0时，它将自动释放其内存，因此P和D的内存空间在此处无法发布。
垃圾回收机制：①参考数数，②删除标记，③划分与回收利用
引用计数也是一种垃圾收集机制，它也是最直观，最简单的垃圾收集技术。当python的某个对象的参考计数降低到0时，这意味着没有引用对象，对象变为对象必须成为一个必须成为的需要。回收垃圾。（如果发生周期参考，参考计数机制将不再起作用）
优点：简单而真实的时间，缺点：维持参考计数消费资源，无法解决周期参考。
如果两个对象的参考计数为1，但仅存在它们之间的循环参考，则两个对象都需要回收。也就是说，参考计数为0，因此首先删除周期参考，并将绘制这两个对象的有效计数。
标记算法有明显的缺点：在删除非活动性的对象之前，它必须按顺序扫描整个内存堆栈，即使只有一小部分活动对象必须扫描所有对象。
为了提高效率，他仍然存在许多物体。可以认为此类对象不需要经常回收。它可以分为不同的集合。每个恢复集合之间的间隔是不同的。简而言之，这是Python的产生。
具体而言，Python中的垃圾分为1,2,3代。第一代中的对象将在每次回收时清洁。清洁后有一个参考对象时，他仍然会进入第二代集合，与相同的相同，与相同的相同，与相同的相同，与相同的相同，相同，相同，相同，与相同的相同，与相同的相同。当清理第二代集合时，存在的对象将进入第三代集合。
如何分配每个集合的清洁时间：首先清理第一代垃圾。清洁10个代垃圾后，将清理2代垃圾。清洁2个代垃圾后，将清理3代。
在Python中，多次应用的记忆是一小部分记忆。在这些小块中申请后，它将很快发布。当大量消耗少量内存的物体时，经常调用新/malloc会导致较大的数字片段降低效率。
内存池的概念是预先在内存中以一定的内存应用。相等大小的内存块作为备用。当有新的内存需求时，首先将内存从内存池分配到此需求。在不够的情况下，申请新的。MEMORY。这样做的最重要的优势是它可以降低内存片段并提高效率。
Python分为大记忆和小内存：（256K是记忆的边界划分）
当大小小于256KB时，Pymalloc将申请存储池中的内存空间。当大于256KB时，新/malloc的行为将直接执行新的内存空间
在Python中的-5和256之间的数据，系统将默认情况下为每个数字分配一个内存区域，然后在有值时指向固定的分配内存区域。
运行PY程序时，解释器将专门分配空白存储器以存储由纯字符（数字，字母，下行）组成的字符串
当字符串分配时，您会首先找到将字符串分配到内存区域并存在的字符串，然后指向现有内存。
1
2
s ='abc'
打印sys.getsizeof（s）
如果要监视所有变量，则可以使用Python的笑脸模块监视所有内存变量
例如，我定义了一条消息
消息testmes {
字符串测试= 1;
}
我只定义了一个字符串。然后我在Python程序中使用了它作为比较
@轮廓
def AddString（）：
SSS = []
对于我的范围（1000）：
info =“ dsdf_sdf” + str（i）
sss.append（信息）
@轮廓
def addtestmes（）：
SSS = []
对于我的范围（1000）：
test_mes = testmes（）
sss.append（test_mes）
裁定订单
Python -M Memory_profiler test.py
打印结果是
文件名：testing.py
行＃mem用法增量线内容
=====================================
345 19.211 MIB 0.000 MIB @profile
346 def AddString（）：
347 19.211 MIB 0.000 MIB SSS = []
348 19.219 MIB 0.008 MIB用于I范围（1000）：
349 19.219 MIB 0.000 MIB信息=“ $ SDF” + str（i）
350 19.219 MIB 0.000 MIB SSS.Append（INFO）
351 19.219 MIB 0.000 MIB PRINT LEN（SSS）
352 19.219 MIB 0.000 MIB PRINT SSS [999]
文件名：testing.py
行＃mem用法增量线内容
=====================================
354 19.219 MIB 0.000 MIB @profile
355 def addtestmes（）：
356 19.219 MIB 0.000 MIB SSS = []
357 19.977 MIB 0.758 MIB在范围内（1000）：
358 19.977 MIB 0.000 MIB test_mes = testmes（）
359 19.977 MIB 0.000 MIB SSS.Append（test_mes）
我使用Python String仅使用0.008M内存，并使用Protobuf消息，使用0.758m内存。需要维护很多信息
使用sys.getSizeof方法查看Python对象的内存占用，单位：字节（字节）
实际上，它称为__ sizeof__方法：
Python3和Python2中占据的一些数据类型是不同的，例如范围：
如何计算此值尚未研究?
暂时已知：此值包括一系列数据的总内存，例如对象的值，签名（包括数据类型，参数，调用方法等）。可变对象占据的内存可能很小，因为对象是指针，指向大数据。
众所周知，Python是一种面向对象的语言。在python中，无论是值，字符串，函数还是类型，类和类，它都是对象。
对象是堆上的结构化结构。我们定义的所有变量和函数都存储在堆内存中，变量名称和函数名称是对堆栈中存储并指向堆的特定结构的引用。
要深入了解Python，您首先需要了解Python对象的定义。
我们通常说的Python是Cpython，底层由C语言实现，源代码地址：CPYTHON [GITHUB]
python对象的定义位于include/object.h中。这是一种称为PyObject的结构：
Python中的所有对象均从Pyobejct继承。PyObject包含垃圾回收的两条链接列表。
从pyobejct的注释中，我们可以看到这样的句子：指向变量 - 尺寸python对象的可怜的指针也可以转换为pyvarobject*（在以下内容中可以解释pyvarobject*（可变 - 尺寸尺寸python对象）.pyvarobejct）。根据PyObject存储存储元素的数量：
在PyObject结构中，还有一个类型的对象指针OB_TYPE，用于表示哪种类型的Python对象。定义Python对象类型是PyTypeObject接口正文
实际定义是_typeobject，位于include/cpython/object.h：
在这种类型的对象中，不仅是对象的类型，还包括分配内存，对象标准操作等信息，它们主要分为：
以python中的int类型为例，int类型对象的定义如下：
从pyobject的定义来看，我们知道每个对象的ob_type必须指向特定类型对象，例如数值对象100，其ob_type将指向int类型对象pylong_type。
Pytypeobject结构的第一行是PyObject_var_head宏。检查宏定义。
换句话说，在最终分析中，类型的类型也是对象，并且还有一个ob_type属性。Pylong_type的ob_type是什么？
返回到pyvarobject_head_init（pytype_type，0）的第一行，返回Pylong_type的定义，检查相应的宏定义
从上面的关系中，我们可以知道pyvarobject_head_init（pytype_type，0）= {_pyobject_extra_init 1，pytype_type} 0} 0} 0}
这很清楚。Pylong_type的类型是Pytype_typ。可以看出，python类型对象的类型是pytype_type，而pytype_type对象的类型本身本身本身本身
从上面的内容中，我们知道对象和对象类型的定义，因此根据定义，对象可以具有以下两个类别
Python对象用PyObject和PyvarObject定义。因此，根据对象大小是否是可变的，可以将python对象分为变量对象（长期对象）和无法变量对象（固定 - 长度对象）。
原始对象a的大小没有更改，但是引用的对象已更改。对象A和对象B此处是固定长度对象
可以看出，可变l仍指向对象A，但是对象A的内容已更改，并且数据量已更大。请注意，这里是一个长对象
由于上述特征，这两个对象的使用将带来区别：
状态s2 = s，修改s：s ='新字符串'的值，s2的值不会一起变化，因为s2指向一个新对象，s2的旧对象的值不会更改尚未更改的旧对象。
说明L2 = L的值。修改L：L.Append（6）的值。目前，L2的值将共同变化，因为L和L2指向同一对象，并且对象的内容由L。
此外，对于字符串对象，Python还具有一组内存重用机制。如果两个字符串变量变量是相同的值，它们将共享相同的对象：
对于数值对象，Python将在0到2 8内创建一个整数对象，即，共享0至256之间的数值对象：
根据Python数据类型，可以将对象分为以下类别：
有两种方法可以在Python，通用API和类型相关的API中创建对象
这种类型的API通常以pyobject_xxx命名。它可以应用于任何Python对象，例如：
使用pyobjecg_new创建一个数值对象：
这种类型的API通常仅作用于一种类型的对象，例如：
使用Pylong_fromlong创建一个数值对象：
当我们使用Python声明变量时，无需将类型分配给变量。分配变量时，我们可以分配任何类型数据，例如:::
从Python对象的定义来看，我们已经可以知道这种特征的原因。当Python创建一个对象时，将分配内存以进行初始化。一个通用指针PyObject*，指向该指针的对象的类型未修复，只能通过OB_TYPE属性的动态动态来判断物体。
当管理和维护对象管理和维护对象时，Python使用参考计数来确定是否需要破坏内存中的对象。Python中的所有内容都是一个对象，所有对象都有参考计数ob_refcnt。
当对象的参考计数减少到0时，Python将释放对象占用的内存和系统资源。
但这并不意味着最终将发布内存空间，因为频繁释放内存的应用将大大降低Python的执行效率。因此，在Python中使用了内存对象池的技术。它未直接发布。当将来需要应用程序空间时，将从“内存对象池”中优先考虑。
Python程序将在操作过程中分别打开一个过程，许多朋友发现该程序在操作过程中占据的记忆将变得越来越大，但是我不知道原因和解决方法。Python程序内存的原因和解决方案过多。如果您有兴趣和需要，请看看。
苍凉
1.原因
首先要知道的是Python是一种面向对象的编程语言，因此这意味着所有内容都是其程序中的对象。每个对象将打开空间以占据内存中的位置，这将导致初始内存职业。
尽管据说Python具有其自己的内存管理机制和垃圾处理方法，但对于某些占据过多内存的对象，它不会立即发布，并且只有在此对象不在参考状态下时才会处理。
2.解决方案
现在，Python程序内存已被对象占用，正确的解决方案是在呼叫完成后立即删除对象。此方法需要使用关键字DEL和GC模块。在使用DEL关键字删除变量后，请致电GC模块以启动Python垃圾处理机构，以将其直接从存储空间中直接删除。代码示例如下所示：
结论：以上是首席CTO的全部内容指出，有关Python对象的资源占用了多少资源。感谢您花时间阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。不要忘记在此网站上找到它。