引用计数 Python默认的垃圾收集机制是“引用计数”，每个对象维护了一个ob_ref字段。它的优点是机制简单，当新的引用指向该对象时，引用计数加1，当一个对象的引用被销毁时减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，所占用的内存将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，不过最主要的问题是它不能解决“循环引用”。 什么是循环引用？A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个，它们的引用计数虽然都为1，但显然应该被回收，例子： a = { } # a 的引用为 1 b = { } # b
如果一个对象的引用计数为0，Python解释器就会回收这个对象的内存，但引用计数的缺点是不能解决循环引用的问题，所以我们需要标记清除和分代回收。
Python 中一切皆对象，对象又可以分为可变对象和不可变对象。二者可以通过原地修改，如果修改后地址不变，则是可变对象，否则为不可变对象，地址信息可以通过id()进行查看。
Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。
原理：每个对象维护一个ob_ref字段(属性)，用于记录该对象被引用的次数。每当新的引用指向该对象时，它的ob_ref加1。当对象的引用失效时，它的ob_ref减1，一旦对象的引用计数器ob_ref为0，该对象立即被回收，对象所占用的内存空间被释放
垃圾回收（Garbage Collection）大家应该多多少少都听过，但是什么是垃圾回收呢？我们这里说的垃圾回收肯定不是把垃圾丢进垃圾桶。现在的高级语言Java，C#等，都采用了垃圾回收机制，而不再是C，C++里用户自己管理维护内存的方式，自己管理内存是很自由，但是可能出现内存泄漏，悬空指针等问题。而垃圾回收机制作为现代编程语言的自动内存管理机制，专注于两件事：1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用。
我们都知道Python一种面向对象的脚本语言，对象是Python中非常重要的一个概念。在Python中数字是对象，字符串是对象，任何事物都是对象，而它们的核心就是一个结构体--PyObject。
每当给变量名赋值时内存便会开辟一块空间用于存储变量值，当变量值的引用计数为零时，垃圾回收机制会回收这块内存。
平时在写代码的时候，关注的是写出能实现业务逻辑的代码，因为现在计算机的内存也比较宽裕，所以写程序的时候也就没怎么考虑垃圾回收这一方面的知识。俗话说，出来混总是要还的，所以既然每次都伸手向内存索取它的资源，那么还是需要知道什么时候以及如何把它还回去比较好。嘻嘻。
由此可知python还将引入新的回收机制（标记-清除，分代回收），辅助引用计数机制完成内存的管理
我们知道，Python 不需要提前声明变量，也无需指定其类型，变量的类型和内存占用都是运行时决定的。 赋值时，解释器会根据语法和右侧的操作数来决定新对象的类型。 在对象创建后，一个该对象的应用会被赋值给左侧的变量。 Python 程序的内存分配和释放都是解释器进行操作的，不需要程序员手动处理。
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。 (1).引用计数 PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是作为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少。引用计数为0时，该对象的生命就结合了。 优点：简单，实时性 缺点：维护引用计数消耗资源，循环引用 (2).标记-清除机制 基本思路是先按需分配，等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历以对象为节点，以引用为边构成的图，把所有可以访问到的对象打上标记，然后清扫一边内存空间，把所有没有标记的对象释放。 (3).分代技术 分代回收的整体思想是：将系统中的所有内存根据其存活时间划分不同的集合，每个集合就成为一个“代”，垃圾收集频率随着代的存活时间的增大而减小，存活时间通常利用几次垃圾回收来度量。 python默认定义了三代对象集合，索引数越大，对象存活时间越长。 举例： 当某些内存块M经过了3次垃圾收集的清洗之后还存活时，我们就将内存块M划到一个集合A中去，而新分配的内存都划分到集合B中去。当垃圾收集开始工作时，大多数情况都只对集合B进行垃圾回收，而对集合A进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行，这就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。在这个过程中，集合B中的某些内存块由于存活时间长而会被转移到集合A中，当然，集合A中实际上也存在一些垃圾，这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟。
#python垃圾回收机制详解 一、概述： python的GC模块主要运用了“引用计数(reference counting)”来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过标记清除(mark and sweep)解决容器(这里的容器值指的不是docker，而是数组，字典，元组这样的对象)对象可能产生的循环引用的问题。通过“分代回收(generation collection)”以空间换取时间来进一步提高垃圾回收的效率。 二、垃圾回收三种机制 1、引用计数 在Python中，大多数对象的生命周期都是通过对象的引用计数来管理的， 广义上讲，它也是一种垃圾回收机制，而且是一种最直观最简单的垃圾回收机制。 原理：当一个对象被创建引用或者被复制的时候，对象的引用计数会加一，当一个对象的引用被销毁时，对象的引用计数会减一，当对象的引用计数减为0的时候，就意味着对象已经没有被任何人使用了，可以将其所占用的内存释放了。 虽然引用计数必须在每次分配和释放内存的时候加入管理引用计数的这个动作，然而与其他主流垃圾收集机制相比， 最大的一个优点是实时性， 及任何内存，一旦没有指向他的引用，就会立即被回收，其他的垃圾回收机制必须在某种特殊条件下(内存分配失败)才能进行无效内存的回收。 执行效率问题： 引用计数机制带来的维护引用计数带来的额外操作与python运行中所运行的内存分配和释放，引用赋值的次数是成正比的。相比其他机制，比如“标记-清除”，“停止-复制”，是一个弱点，因为这些技术所带来的操作基本上只是与待回收的数量有关。 引用计数还存在的一个致命的弱点是循环引用，这使得垃圾回收机制从来没有将引用计数包含在内。这就需要我们用新的方法了， 即标记清除。 2、标记清除 标记清除主要是用来解决循环引用产生的问题的，循环引用只会在容器对象中才会产生，比如数组、字典、元组等，首先是为了追踪对象，需要每个容器对象维护两个额外的指针，用来将容器对象组成一个链表，指针分别指向前后两个容器对象，这样就可以将对象的循环引用环摘除，就可以得出两个对象的有效计数。 问题说明： 循环引用可以使得一组对象的引用计数不是0， 然而这些对象实际上并没有被外部对象所引用，这就意味着不会再有人使用这组对象， 应该回收这组对象所占用的内存空间，然而由于相互引用的存在，每一个对象的引用计数不为0，因为这些对象所占用的内存永远不会被释放。比如下面的代码：
对于python来说，一切皆为对象，所有的变量赋值都遵循着对象引用机制。程序在运行的时候，需要在内存中开辟出一块空间，用于存放运行时产生的临时变量；计算完成后，再将结果输出到永久性存储器中。如果数据量过大，内存空间管理不善就很容易出现 OOM（out of memory），俗称爆内存，程序可能被操作系统中止。
从八月底开始找工作，短短的一星期多一些，面试了9家公司，拿到5份Offer，可能是因为我所面试的公司都是些创业性的公司吧，不过还是感触良多，因为学习Python的时间还很短，没想到还算比较容易的找到了工作，就把这些天的面试经验和大家分享一下，希望为学习Python找工作的小伙伴们提供些许帮助。 笔者感觉面试最主要的两点：1.项目经验。 2.项目经验和招聘职位相符，这是最主要的，其他的都是锦上添花。 自我介绍 这是一道送分题，万年不变的第一个问题。不过有些小伙伴可能没有太在意，其实这个问题已经在面试官心中
从八月底开始找工作，短短的一星期多一些，面试了9家公司，拿到5份Offer，可能是因为我所面试的公司都是些创业性的公司吧，不过还是感触良多，因为学习Python的时间还很短，没想到还算比较容易的找到了工作，就把这些天的面试经验和大家分享一下，希望为学习Python找工作的小伙伴们提供些许帮助。
我们写过C语言、C++的朋友们都知道，C语言是没有垃圾回收这种说法的。手动分配以及释放内存都是需要我们的程序员自己动手完成。不管是“内存泄漏” 还是野指针都是让开发者非常头疼的问题。所以C语言开发提及讨论最多的话题就是内存管理了。but对于其他高级语言来说，例如Java、C#、Python等高级语言，已经具备了垃圾回收机制。这样可以屏蔽内存管理的复杂性，使开发者可以更好的关注核心的业务逻辑。
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Python 作为一门解释型语言，以代码简洁易懂著称，我们可以直接对名称赋值，而不必声明类型，名称类型的确定、内存空间的分配与释放都是由 Python 解释器在运行时进行的
1. 在一个外函数中定义了一个内函数，内函数里运用了外函数的临时变量，并且外函数的返回值是内函数的引用，这样就构成了一个闭包
一分钟AI Python即将停止支持Python 2.7，全面转向 Python 3 百度建无人驾驶体验站，目前尚在内测中只接受百度员工体验申请 小鹏汽车宣布22亿B轮融资，阿里巴巴、富士康、IDG联合领投 Google上市会拍照的AI相机Clips，2英寸大小，售价249美元，预计2月底发货 马来西亚宣布引入中国人工智能，阿里云ET城市大脑为吉隆坡治堵 金融科技服务商“融慧金科”完成近千万美金A轮融资，将大力发展AI 美国路透社对美国人调查表示，三分之二的美国受访者对搭乘自动驾驶汽车感到不舒服 最新安
2017年年底，一个“Python将纳入高考”的新闻在小编的朋友圈被刷屏，一时间，很多人奔走相告。消息的内容是： “近期，浙江省信息技术课程改革方案出台。从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从
转载请注明出处 https://cloud.tencent.com/developer/user/1605429 Python GC 与 Objective-C ARC 提起GC(Garbage Collector)我们首先想到的应该是JVM的GC，但是作者水平有限，Java使用的不多，了解的也不够深入，所以本文的重点将放在对python gc的讲解，以及对比OC使用的ARC(Automatic Reference Counting)。 本文需要读者有Python或OC的基础，如果遇到没有讲解清楚的地方，烦
从八月底开始找工作，短短的一星期多一些，面试了9家公司，拿到5份Offer，可能是因为我所面试的公司都是些创业性的公司吧，不过还是感触良多，因为学习Python的时间还很短，没想到还算比较容易的找到了工作，就把这些天的面试经验和大家分享一下，希望为学习Python找工作的小伙伴们提供些许帮助。 笔者感觉面试最主要的两点：1.项目经验。 2.项目经验和招聘职位相符，这是最主要的，其他的都是锦上添花。 自我介绍 这是一道送分题，万年不变的第一个问题。不过有些小伙伴可能没有太在意，其实这个问题已经在面试官心中决定
从八月底开始找工作，短短的一星期多一些，面试了9家公司，拿到5份Offer，可能是因为我所面试的公司都是些创业性的公司吧，不过还是感触良多，因为学习Python的时间还很短，没想到还算比较容易的找到了工作，就把这些天的面试经验和大家分享一下，希望为学习Python找工作的小伙伴们提供些许帮助。 笔者感觉面试最主要的两点：1.项目经验。 2.项目经验和招聘职位相符，这是最主要的，其他的都是锦上添花。 自我介绍 这是一道送分题，万年不变的第一个问题。不过有些小伙伴可能没有太在意，其实这个问题已经在面试官心中决
编程的基本思路就是 IPO。Input 获取数据，Process 逻辑计算，Output 显示结果。要学习pyton首先要明白pthon如何实现人机交互。
现在的高级语言如java，c#等，都采用了垃圾回收机制，而不再像c，c++里，需要用户自己管理内存。自己管理内存及其自由，可以任意申请内存，但这如同一把双刃剑，可能会造成内存泄漏，空指针等bug。 python中也同java一样采用了垃圾回收机制，不过不一样的是：python采用的是引用计数机制为主，标记清除和分代回收两种机制为辅的策略
为什么python使用这么多？ python语法简单，上手容易，精通难。现在使用爬虫比较多，还可以作前端。 ########################################################### 自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。 Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提.派森干的飞行马戏团》（Monty Python's Flying Circus）。 ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。 就这样，Python在Guido手中诞生了。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。 Python [2] 已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。 [3] 由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。 ############################################################## 摘至百度百科 ############################################################## 二：python的安装 ——linux系统 -官网下载源码安装包（python3.6） -解压安装包 -安装编译过程中需要的依赖包：gcc,zlib,zlib-devel,openssl-devel,readline,readline-devel -进入解压的安装包进行编译
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
为什么提这个问题： + 如果你应聘的是一个Python开发岗位，你就应该知道这是门什么样的语言，以及它为什么这么酷。以及它哪里不好。
Python作为一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，与大多数编程语言不同，Python中的变量无需事先申明，变量无需指定类型，程序员无需关心内存管理，Python解释器给你自动回收。开发人员不用过多的关心内存管理机制，这一切全部由python内存管理器承担了复杂的内存管理工作。
相比其它文章阅读量，总体上还是很不错的，可能是里面的任务目标比较明确吧，直接上的题目，并且用到的知识都是非常少的（不涉及到具体领域，比如图像处理），纯粹是逻辑问题，以有限的知识，解决大多数问题应该是大家都比较喜欢的。
If you change nothing, nothing will change
在当今的编程世界中，内存管理是每个开发者都需要关注的重要问题。Python作为一门高级语言，其内存管理机制十分灵活，其中的垃圾回收机制更是为开发者提供了便利。在本文中，我们将深入探讨Python中的垃圾回收机制，并介绍一些判断对象是否为垃圾的方法。
简述函数式编程 在函数式编程中，函数是基本单位，变量只是一个名称，而不是一个存储单元。除了匿名函数外，Python还使用fliter(),map(),reduce(),apply()函数来支持函数式编程。 什么是匿名函数，匿名函数有什么局限性 匿名函数，也就是lambda函数，通常用在函数体比较简单的函数上。匿名函数顾名思义就是函数没有名字，因此不用担心函数名冲突。不过Python对匿名函数的支持有限，只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。 如何捕获异常，常用的异常机制有哪些？ 如果我们
垃圾回收机制(Garbage Collection：GC)基本是所有高级语言的标准配置之一了
开始文章之前先说一个事，我最近在做一个Python爱好者学习的调查，希望大家能够按要求填写，截止到8号下午3点, 已经填写过调查的朋友不要重复填写, 点击阅读原文来填写问卷调查!
如果将应用程序比作人的身体：所有你所写的那些优雅的代码，业务逻辑，算法，应该就是大脑。垃圾 回收就是应用程序就是相当于人体的腰子，过滤血液中的杂质垃圾，没有腰子，人就会得尿毒症，垃圾 回收器为你的应该程序提供内存和对象。如果垃圾回收器停止工作或运行迟缓,像尿毒症,你的应用程序效 率也会下降，直至最终崩溃坏死。
Python提供了自动化的内存管理，也就是说内存空间的分配与释放都是由Python解释器在运行时自动进行的，自动管理内存功能极大的减轻程序员的工作负担，也能够帮助程序员在一定程度上解决内存泄露的问题。
大家不要愁，数值算法很快就会写完，之后会写一些有趣的算法。前面的文章里面写了一些常见的数值算法，但是却没有写LU分解，哎呦不得了哦！主要的应用是：用来解线性方程、求反矩阵或计算行列式。
答：is是同一性运算符，是判断两个对象的id地址是否相同，是否指向同一块区域；==是比较操作符，用来判断两个对象的数据类型和值是否相同。
Google出了一个面向新手的机器学习教程，每集六七分钟，言简意赅，只掌握最基础的Python语法知识，便可以实现一些基本的机器学习算法。接下来我准备分几次整理一下课程，和大家一起学习一下。 Mach
好钢用在刀刃上。请朝着正确的方向用正确的方式努力，否则不要埋怨自己的勤奋得不到回报。
学了一年多的Python，去年做了一段时间的爬虫项目，近来在做数据分析和机器学习的东西，抽空整理一下以前学的Python基础知识点，有借鉴与总结。具体知识点后续会分段展开深入。
在 GitHub 看到一篇很不错的学习资料，其中提到 Python 是如何管理内存的，我看完后很有收获，如下：
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